Suchergebnisse - "prognosis"

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  1. 1

    Strength as a predictor of aerobic power in competitive cyclists: national team insights (Kraft als Prädiktor für die aerobe Leistungsfähigkeit von Profi-Radsportlern: Einblicke in die Nationalmannschaft)

    Javaloyes, A., Sánchez-Muñoz, C., Salas-Montoro, J. A., Moya-Ramón, M., Mateo-March, M.
    Veröffentlicht in International Journal of Sports Medicine (2025)
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  2. 2

    Optimal body mass normalization of power output for accurate prediction of estimated cycling performance over complex time-trial courses (Optimale Normalisierung der Körpermasse hinsichtlich der Leistungsabgabe für eine genaue Vorhersage der geschätzten Radfahrleistung auf komplexen Zeitfahrstrecken)

    Horvath, M., Andersson, E. P.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2025)
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  3. 3

    Performance prediction criteria based on yearling training cycle data for world-class athletes` tiny 1000-meter kayak teams: A case study (Leistungsvorhersagekriterien auf der Grundlage von Daten aus dem Jahrestrainingszyklus für winzige 1000-Meter-Kajak-Teams von Weltklassesportlern: Eine Fallstudie)

    Dadelo, S., Nekriošius, R., Dadeliene, R.
    Veröffentlicht in Life (2025)
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  4. 4

    W' reconstitution modelling during intermittent exercise performed to task failure (Modellierung der W'-Rekonstitution bei intermittierendem Training bis zum Versagen der Aufgabe)

    Welburn, A. J., Pugh, C. F., Bailey, S. J., Ferguson, R. A.
    Veröffentlicht in European Journal of Applied Physiology (2025)
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  5. 5

    Enhanced durability predicts success in amateur road cycling: evidence of power output declines (Verbesserte Ausdauer sagt Erfolg im Amateur-Straßenradsport voraus: Nachweis eines Leistungsabfalls)

    Barsumyan, A., Soost, C., Burchard, R.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2025)
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  6. 6

    The fourth dimension: physiological resilience as an independent determinant of endurance exercise performance (Die vierte Dimension: Physiologische Belastbarkeit als unabhängiger Faktor für die Ausdauerleistung)

    Jones, A. M.
    Veröffentlicht in Journal of Physiology (2024)
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  7. 7

    Validity of a machine learning estimation of blood volumes during altitude training (Validität einer Schätzung des Blutvolumens durch maschinelles Lernen während des Höhentrainings)

    Moreillon, B., Krumm, B., Mettraux, L., Wackernell, J., Spragg, J., Faulhaber, M., Faiss, R.
    Veröffentlicht in Current Issues in Sport Science (2025)
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  8. 8

    Enhancing endurance performance predictions: the role of movement velocity in metabolic simulations demonstrated by cycling cadence (Verbesserung der Prognosen für Ausdauerleistungen: die Rolle der Bewegungsgeschwindigkeit bei Stoffwechselsimulationen anhand der Trittfrequenz beim Radfahren)

    Dunst, A. K., Hesse, C., Ueberschär, O.
    Veröffentlicht in European Journal of Applied Physiology (2025)
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  9. 9

    A novel approach of modelling and predicting track cycling sprint performance (Ein neuer Ansatz zur Modellierung und Vorhersage der Sprintleistung im Bahnradsport)

    Dunst, A. K., Grüneberger, R.
    Veröffentlicht in Applied Sciences (2021)
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  10. 10

    Predicting future athletic performance in young female road cyclists based on aerobic fitness and hematological variables (Vorhersage künftiger sportlicher Leistungen bei jungen Rennradfahrerinnen anhand der aeroben Fitness und hämatologischer Variablen)

    Sitkowski, D., Malczewska-Lenczowska, J., Zdanowicz, R., Starczewski, M., Pokrywka, A., Zmijewski, P., Faiss, R. “… prognosis …”
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  11. 11

    Performance analysis and mechanical determinants of the opening lap of the team sprint in elite-level track cycling (Leistungsanalyse und mechanische Determinanten der Eröffnungsrunde des Mannschaftssprints im Bahnradsport auf Spitzenniveau)

    Kordi, M., van Rijswijk, I.
    Veröffentlicht in European Journal of Sport Science (2024)
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  12. 12

    Maximum power available: An important concept for prediction of task failure and improved estimation of training loads in cycling (Die maximal verfügbare Leistung: Ein wichtiges Konzept zur Vorhersage des Versagens bei einer Aufgabe und zur verbesserten Abschätzung der Trainingsbelastung im Radsport)

    Kontro, H., Mastracci, A., Cheung, S., MacInnis, M. J.
    Veröffentlicht in Journal of Science and Cycling (2024)
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  13. 13

    The effect of reducing work rate on total work done, and exercise tolerance, during severe intensity exercise (Die Auswirkung einer reduzierten Arbeitsrate auf die Gesamtarbeitsleistung und die Belastungstoleranz während eines Trainings mit hoher Intensität)

    Welburn, A., Bailey, S., Ferguson, R.
    Veröffentlicht in Journal of Science and Cycling (2024)
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  14. 14

    Physical performance estimation in practice: A systematic review of advancements in performance prediction and modeling in cycling (Schätzung der körperlichen Leistungsfähigkeit in der Praxis: Ein systematischer Überblick über Fortschritte bei der Leistungsprognose und -modellierung im Radsport)

    Stessens, L., Gielen, J., Meeusen, R., Aerts, J.-M. “… prognosis …”
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  15. 15

    The reliability of a single-trial measurement of maximal accumulated oxygen deficit determined via perceptually-regulated exercise (Die Zuverlässigkeit einer Einzelversuchsmessung des maximalen akkumulierten Sauerstoffdefizits, bestimmt durch eine wahrnehmungsgesteuerte Übung)

    Glaister, M., Liddell, A., Estlea, K.
    Veröffentlicht in Research Quarterly for Exercise and Sport (2024)
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  16. 16

    Towards personalised performance prediction in road cycling through machine learning (Personalisierte Leistungsvorhersage im Straßenradsport durch maschinelles Lernen)

    Kholkine, L., de Leeuw, A. W., Verdonck, T., Latré, S. “… prognosis …”
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  17. 17

    Is the 5-minute time-trial cycling test a valid predictor of maximal oxygen uptake an external cross-validation study (Ist der 5-Minuten-Zeitfahrtest ein valider Prädiktor für die maximale Sauerstoffaufnahme - eine externe Kreuzvalidierungsstudie)

    Klitzke Borszcz, F., Tramontin, A. F., de Lucas, R. D., Costa, V. P. “… prognosis …”
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  18. 18

    A fuzzy-based software tool used to predict 110m hurdles results during the annual training cycle (Ein auf Fuzzy-Logic basierendes Software-Tool zur Vorhersage von 110m-Hürden-Ergebnissen während des jährlichen Trainingszyklus)

    Przednowek, K., Wiktorowicz, K., Krzeszowski, T., Iskra, J. “… prognosis …”
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  19. 19

    Performance metrics to predict national-level competition outcomes in a cluster of road cyclists (Leistungsmetriken zur Vorhersage von Wettkampfergebnissen auf nationaler Ebene in einer Gruppe von Rennradfahrern)

    Cesanelli, L., Lopez, J. A. F., Lagoute, T., Ylaite, B., Stasiulis, A. “… prognosis …”
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  20. 20

    Will wearable sweat lactate sensors be the next big thing in cycling? (Werden tragbare Schweiß-Laktatsensoren das nächste große Ding im Radsport sein?)

    Van Hoovels, K., Boone, J., Cuartero, M., Crespo, G. A.
    Veröffentlicht in Journal of Science and Cycling (2023)
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