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Record W7048350421

La régulation autonome du myocarde et les performances cognitives sont-elles des outils valides de prévention du surentraînement ?

2012· other· fr· W7048350421 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2012
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsBehavioral therapyPerspective (graphical)Anxiety
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le syndrome du surentraînement survient généralement suite à un haut degré de stress, associé ou non, au stress de l’entraînement et à un manque certain de repos et de récupération. La manifestation d’un tel syndrome peut être lourd de conséquences tant sur le plan médical que sur le plan social et économique. Il est donc important à ce jour, de valider des outils de prévention pertinents. Plusieurs théories ont donc tenté de déterminer l’avènement du surentraînement et d’en extraire des outils de prévention valides. Néanmoins, nos connaissances à ce sujet restent encore parcellaires. Malgré tout, deux axes de recherches nous permettraient d’accéder à des outils non-invasifs et accessibles. Les mesures de la régulation autonome du myocarde semblent être, depuis les résultats très encourageants de Bosquet et al (2008), des outils très prometteurs. De même, l’utilisation des performances cognitives pourraient être des outils très intéressants dans la prévention du surentraînement (Nederhof et al. 2006, Dupuy et al. 2010). Dans une perspective holistique, le modèle de Thayer et al (2009), nous permettrait d’intégrer l’utilisation combinée des performances cognitives aux indices de la variabilité de la fréquence cardiaque. \nDans une démarche de validation il est également nécessaire de connaitre la sensibilité de ces techniques. Or à ce jour la reproductibilité des indices de la réactivation parasympathique ; technique relativement récente, ne sont pas connues. De même, il est important de faire la distinction entre la fatigue aiguë induite par une séance d’entraînement et une fatigue plus chronique. Si les relations entre fatigue aiguë et régulation autonome du myocarde sont bien connues, les relations avec la cognition, sont relativement moins claires. Les deux premières études de cette thèse, vont donc s’intéresser à connaitre la reproductibilité de indices de la réactivation parasympathique et les effets de la fatigue aiguë induite par un exercice sur la cognition associée au contrôle autonome du cœur. Les résultats nous montrent que les indices de la réactivation parasympathique sont moyennement reproductibles, nécessitant une attention toute particulière sur la standardisation de leurs mesures. Par ailleurs, bien que la fatigue induite par l’exercice, produise des désordres d’ordre physiologique, les performances cognitives semblent relativement stables.\nApres avoir vérifié ces points d’ordre technologique et méthodologique, il était intéressant de vérifier l’effet d’une surcharge d’entraînement sur les outils retenus, afin d’apprécier leur sensibilité aux effets d’une fatigue chronique. Les résultats nous montrent à la fois l’intérêt d’utiliser les mesures de la variabilité de la fréquence cardiaque ainsi que les mesures de la réactivation parasympathique. Ces deux mesures semblent sensibles aux variations de la charge d’entraînement ainsi qu’à l’état de fatigue des sportifs. Tout aussi intéressant, les performances cognitives semblent également nous permettre de prévenir un état d’intolérance à l’entraînement. \nCe travail de thèse trouve toute sa légitimité car il s’inscrit dans une logique d’amélioration de la santé et de prévention du dépassement voire du surentraînement chez le sportif. Les résultats issus de ce travail de thèse, nous permettent d’apporter de nouveaux outils de prévention ainsi que des recommandations quant à leur utilisation.

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)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.015
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 score0.009
Threshold uncertainty score0.034

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.015
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0060.004
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.002

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 head0.006
GPT teacher head0.174
Teacher spread0.169 · 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".

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Citations0
Published2012
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