ВЛИЯНИЕ ПРОИЗВОЛЬНОГО ГИПОВЕНТИЛЯЦИОННОГО ДЫХАНИЯ НА ФИЗИЧЕСКУЮ РАБОТОСПОСОБНОСТЬ И "УДЕЛЬНУЮ ФИЗИОЛОГИЧЕСКУЮ ЦЕНУ" У СПОРТСМЕНОВ С РАЗЛИЧНЫМ УРОВНЕМ ТРЕНИРОВАННОСТИ
Bibliographic record
Abstract
Статья посвящена изучению влияния произвольного гиповентиляционного дыхания на физическую работоспособность и «удельную физиологическую цену» у спортсменов с различным уровнем тренированности. В обследовании приняли участие 25 юношей-добровольцев, имеющих различный уровень тренированности. Испытуемые были разделены на 2 группы: тренированные (11 человек) и нетренированные (14 человек). Обучение испытуемых методике произвольного гиповентиляционного дыхания проводили 3 раза в неделю по 1,5-2.0 часа в течение 4 недель. До и после обучения вышеуказанной методике все испытуемые принимали участие в 2-х однотипных обследованиях, где им было предложено выполнить нагрузочное тестирование на велоэргометре в работе до отказа (160 Вт). Состояние испытуемых исследовали в покое и при нагрузочном тестировании. Регистрировали ЭКГ и пневмограмму, измеряли время физической работы до отказа, оценивали «физиологическую цену» выполненной работы и «удельную физиологическую цену», измеряли задержки дыхания на вдохе. Показано, что гиповентиляционное дыхание, как стимулятор физической работоспособности, в большей степени адресовано испытуемым с более высоким уровнем тренированности. Тренированные испытуемые характеризуются более высокой гипоксической устойчивостью, высоким уровнем физической работоспособности, а их кардиореспираторная система более экономична. После обучения гиповентиляционному дыханию их низкая «удельная физиологическая цена» еще более снижается, а, следовательно, рост показателей ЧСС и ЧД происходит медленнее, что позволяет испытуемому работать дольше. Полагаем, что «удельная «физиологическая цена» отражает степень тренированности испытуемого и может использоваться в качестве прогностического критерия физической работоспособности.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.014 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".