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Record W4392420930

Effect of velocity on force production capabilities during single and repeated high-intensity exercises

2020· preprint· en· W4392420930 on OpenAlexfundno aff
Jean Romain Riviere

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2020
Typepreprint
Languageen
FieldMedicine
TopicSports Performance and Training
Canadian institutionsnot available
FundersNational Institutes of HealthUniversity of ChicagoUniversity of TorontoHill's Pet NutritionJohns Hopkins UniversityHoward Hughes Medical Institute
KeywordsIntensity (physics)Production (economics)EngineeringPhysicsEconomicsOpticsMicroeconomics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le but de ce travail était d’étudier l’influence de la vitesse sur les capacités de production de force des membres inférieurs lors d’efforts intenses uniques et répétés (i.e. l’endurance de force).La première partie (Partie 1) était focalisée sur le type de modélisation pour définir la relation force-vitesse lors d’extensions maximales et acycliques des membres inférieurs. Cette première partie a apporté des éléments originaux qui supportent la linéarité de la relation force-vitesse, notamment du côté vitesse de la relation. En considérant toutes les conditions de force et de vitesse, la linéarité a été confirmée expérimentalement sur 80% du spectre total de la relation force-vitesse (i.e. de 6 à 86% de la vitesse maximale théorique), même en comparaison avec un modèle curvilinéaire.La deuxième partie (Partie 2a) avait pour but i) d’étudier l’effet de la condition de force-vitesse sur l’endurance de force (i.e. le nombre maximal de répétitions), en contrôlant l’effet de la fréquence de répétitions, et ii) de revisiter l’effet de l’intensité de l’exercice, communément exprimée relativement à la seule valeur de la puissance maximale obtenue à vitesse optimale (Pmax). Les résultats montraient que l’endurance de force était davantage affectée par l’intensité de l’exercice lorsqu’elle était quantifiée par le niveau de puissance exprimée relativement à la puissance maximale spécifique à la vitesse (Pmaxv) que lorsqu’elle était exprimée relativement à Pmax. Les résultats montraient aussi que les différences endurance de force était expliquée à 88% par Pmaxv et à 10% par la condition de force-vitesse dans laquelle cette puissance relative est développée. L’endurance de force était plus importante lorsque Pmaxv était diminuée et dans les conditions de force faible-vitesse élevée. Au-delà du nombre maximal de répétitions, les conditions de force faible-vitesse élevée permettaient de fournir un travail mécanique total plus important à un niveau de Pmaxv donné.La troisième partie (Partie 2b) visait à étudier la variabilité interindividuelle de l’effet de la condition de force-vitesse sur l’endurance de force. Suite à cette étude, il a été mis en avant que l’effet de la condition de force-vitesse sur l’endurance de force n’était pas le même chez tous les individus et notamment qu’il existe des profils d’athlètes différents : certains étant plus endurants dans des conditions de force faible-vitesse élevée ou, à l’inverse, dans des conditions de force élevée-vitesse faible. Ce profil force-vitesse-endurance individuel donne une indication sur l’orientation des capacités d’endurance vers des conditions de force faible-vitesse élevée, ou inversement. D’un point de vue pratique, ces résultats montraient qu’un individu présentant la meilleure performance d’endurance de force dans une condition de force-vitesse à un niveau de Pmaxv donné, n’était pas systématiquement le meilleur dans toutes les conditions de force-vitesse. Au-delà de dépendre de l’intensité de l’exercice, l’endurance de force dépend également de ce profil force-vitesse-endurance.Pour conclure, ce travail de thèse a confirmé que l’effet de la vitesse sur les capacités de production de force des membres inférieurs lors d’efforts uniques et maximaux était linéaire sur l’ensemble des conditions fonctionnelles de vitesse, notamment à des vitesses très élevées. Ces travaux ont également montré que lors d’efforts intenses et répétés, la condition de force-vitesse dans laquelle la puissance est développée influence l’endurance de force, indépendamment de la puissance et de la fréquence de mouvement. De plus, l’influence de cette condition de force-vitesse sur l’endurance de force n’est pas similaire chez tous les individus : chaque individu présente un profil force-vitesse-endurance qui lui est propre. Une détermination des conditions de force-vitesse-puissance semble intéressante pour évaluer et entrainer les capacités de production de force avec une approche individualiséeàchacun

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.014

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.262
Teacher spread0.238 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2020
Admission routes1
Has abstractno

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