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  1. 1

    Using unsupervised machine learning to characterize recovery patterns in elite canoe-kayak athletes across the Olympic training year (Einsatz von unüberwachtem maschinellem Lernen zur Charakterisierung von Erholungsmustern bei Elite-Kanu-Kajak-Athleten über das olympische Trainingsjahr hinweg)

    Foucaud, A., Durand, F., Meric, H.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2025)
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  2. 2

    A machine learning approach for saddle height classification in cycling (Ein maschineller Lernansatz zur Klassifizierung der Sattelhöhe beim Radfahren)

    Bing, F., Zhang, G., Wei, L., Zhang, M.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2025)
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  3. 3

    An analysis of the 6-h ultra-marathon race using a machine learning approach (Eine Analyse des 6-Stunden-Ultramarathons unter Verwendung eines maschinellen Lernansatzes)

    Thuany, M., Weiss, K., Valero, D., Villiger, E., Andrade, M. S., Nikolaidis, P. T., Scheer, V., de Lira, C. A. B., Vancini, R. L., Cuk, I., Braschler, L., Rosemann, T., Knechtle, B.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2025)
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  4. 4

    VO2FITTING software: New insights and practical applications (VO2FITTING software update) (VO2FITTING Software: Neue Einblicke und praktische Anwendungen (VO2FITTING Software Update))

    Monteiro, A. S. M., Azevedo, R. M. S., Zacca, R., Ogonowska-Slodownik, A., Buzzachera, C. F., Vilas-Boas, J. P., Fernandes, R. J.
    Veröffentlicht in Journal of Human Kinetics (2025)
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  5. 5

    Reliability of the durability concept in professional cyclists: a field-based study (Reliabilität des Konzepts der Durability bei professionellen Radfahrern: eine Feldstudie)

    Mateo-March, M., Barranco-Gil, D., Hernández-Belmonte, A., Javaloyes, A., Muriel, X., Pallarés, J. G., Lucia, A., Valenzuela, P. L.
    Veröffentlicht in International Journal of Sports Medicine (2025)
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  6. 6

    The influence of the environment on the calculation of drag area in cycling: Contrasting results between indoor and outdoor field tests (Der Einfluss der Umgebung auf die Berechnung der Luftwiderstandsfläche beim Radfahren: Gegensätzliche Ergebnisse zwischen Indoor- und Outdoor-Feldversuchen)

    Ordiñana-Pérez, M., Zabala, M., Blasco-Lafarga, C.
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  7. 7

    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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  8. 8

    Machine learning prediction of pulmonary oxygen uptake from muscle oxygen in cycling (Vorhersage der pulmonalen Sauerstoffaufnahme aus der Muskelsauerstoffaufnahme beim Radfahren durch maschinelles Lernen)

    Li, N., Hu, W., Ma, Y., Xiang, H.
    Veröffentlicht in Journal of Sports Sciences (2024)
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  9. 9

    Thrifty reservoir: A phenomenological concept model for cycling (Sparsames Reservoir: Ein phänomenologisches Konzeptmodell für den Radsport)

    Pieri, G.
    Veröffentlicht in Journal of Science and Cycling (2024)
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  10. 10

    Incorporating the maximal mean power profile in time trial simulations for more efficient optimal pacing strategy calculations (Einbeziehung des maximalen mittleren Leistungsprofils in Zeitfahrsimulationen für eine effizientere Berechnung der optimalen Pacing-Strategie)

    Zignoli, A., Biral, F.
    Veröffentlicht in Journal of Science and Cycling (2024)
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  11. 11

    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.
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  12. 12

    Reliability of recovery heart rate variability measurements as part of the Lamberts Submaximal Cycle Test and the relationship with training status in trained to elite cyclists (Reliabilität von Messungen der Herzfrequenzvariabilität in der Erholungsphase im Rahmen des Lamberts Submaximal Cycle Test und der Zusammenhang mit dem Trainingszustand bei trainierten Radfahrern bis hin zu Spitzenathleten)

    Lamberts, R. P., van Erp, T., Javaloyes, A., Eken, M. M., Langerak, N. G., Tam, N.
    Veröffentlicht in European Journal of Applied Physiology (2024)
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  13. 13

    Modelling of a cyclist`s power for time trials on a velodrome (Modellierung der Leistung eines Radfahrers für Zeitfahren auf einem Velodrom)

    Bos, L., Slawinski, M. A., Slawinski, R. A., Stanoev, T.
    Veröffentlicht in Sports Engineering (2024)
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  14. 14

    Running functional threshold versus critical power: Same concept but different values (Funktionale Schwelle und kritische Leistung beim Laufen: Gleiches Konzept, aber unterschiedliche Werte)

    Ñancupil-Andrade, A. A., Ruiz-Alias, S. A., Pérez-Castilla, A., Jaén-Carrillo, D., García-Pinillos, F.
    Veröffentlicht in International Journal of Sports Medicine (2023)
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  15. 15

    Ein neuartiger Ansatz zur Bestimmung der zeit- und ermüdungsabhängigen Effizienz bei maximalen Radsprints

    Dunst, A. K., Hesse, C., Ueberschär, O.
    Veröffentlicht in dvs-Biomechanik 2023 Tagungsband (2023)
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  16. 16

    Estimation of anaerobic threshold with dynamic transfer function models based on heart rate and power in cycling (Schätzung der anaeroben Schwelle mit dynamischen Übertragungsfunktionsmodellen auf der Grundlage von Herzfrequenz und Leistung beim Radfahren)

    Stessens, L., Jean-Marie, A.
    Veröffentlicht in Journal of Science and Cycling (2023)
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  17. 17

    On technical considerations of velodrome track design (Technische Überlegungen zur Gestaltung von Radrennbahnen)

    Stanoev, T.
    Veröffentlicht in Sports Engineering (2023)
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  18. 18

    Longitudinal analysis of the 800-m performances of the world's best female long-distance pool swimmer: A case study using critical speed and D' (Längsschnittanalyse der 800-m-Leistungen der weltbesten Langstreckenschwimmerin im Schwimmbad: Eine Fallstudie anhand von kritischer Geschwindigkeit und D')

    Barroso, R., Crivoi do Carmo, E., Foster, C., Skiba, P., Carvalho Barbosa, A.
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  19. 19

    Is the use of the coefficient of variation a valid way to assess the swimming intra-cycle velocity fluctuation? (Ist die Verwendung des Variationskoeffizienten eine valide Methode, um die Schwankung der Schwimmgeschwindigkeit innerhalb eines Zyklus zu bewerten?)

    Gonjo, T., Fernandes, R. J., Vilas-Boas, J. P., Sanders, R.
    Veröffentlicht in Journal of Science and Medicine in Sport (2023)
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  20. 20

    Prediction of marathon performance using artificial intelligence (Prognose der Marathonleistung mit künstlicher Intelligenz)

    Lerebourg, L., Saboul, D., Clémençon, M., Coquart, J. B.
    Veröffentlicht in International Journal of Sports Medicine (2023)
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