သိပ္ပံ သုတေသန အခြေခံ
အထောက်အထား-အခြေခံ ပြေးခြင်း Analytics
အထောက်အထား-အခြေခံ ချဉ်းကပ်မှု
Run Analytics ရှိ metric၊ formula နှင့် တွက်ချက်မှုတိုင်းသည် peer-reviewed သိပ္ပံ သုတေသနတွင် အခြေခံသည်။ ဤစာမျက်နှာသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ analytical framework ကို validate လုပ်သော အခြေခံ လေ့လာမှုများကို မှတ်တမ်းတင်သည်။
🔬 သိပ္ပံ တင်းကျပ်မှု
ပြေးခြင်း analytics သည် အခြေခံ kilometer ရေတွက်ခြင်းမှ ဆယ်စုနှစ်များစွာ သုတေသနဖြင့် ထောက်ပံ့ထားသော ခေတ်မီ စွမ်းဆောင်ရည် တိုင်းတာမှုသို့ တိုးတက်လာခဲ့သည်:
- Exercise Physiology - Aerobic/anaerobic thresholds၊ VO₂max၊ lactate dynamics
- Biomechanics - Stride mechanics၊ propulsion၊ ground contact forces
- Sports Science - Training load quantification၊ periodization၊ performance modeling
- Computer Science - Machine learning၊ sensor fusion၊ wearable technology
Critical Run Speed (CRS) - အခြေခံ သုတေသန
Wakayoshi et al. (1992) - Critical Velocity ဆုံးဖြတ်ခြင်း
အဓိက တွေ့ရှိချက်များ:
- Anaerobic threshold တွင် VO₂ နှင့် အားကောင်းသော correlation (r = 0.818)
- OBLA တွင် velocity နှင့် ထူးချွန်သော correlation (r = 0.949)
- 400m performance ကို ခန့်မှန်းသည် (r = 0.864)
- Critical velocity (vcrit) သည် ကုန်ဆုံးမှုမရှိဘဲ အကန့်အသတ်မရှိ ထိန်းထားနိုင်သော သီအိုရီအရ ပြေးခြင်း velocity ကို ကိုယ်စားပြုသည်
အရေးပါမှု:
CRS ကို laboratory lactate testing အတွက် valid၊ non-invasive proxy အဖြစ် တည်ထောင်ခဲ့သည်။ ရိုးရှင်းသော track-based time trials များသည် aerobic threshold ကို တိကျစွာ ဆုံးဖြတ်နိုင်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။
Wakayoshi et al. (1993) - Lactate Steady State Validation
အဓိက တွေ့ရှိချက်များ:
- CRS သည် maximal lactate steady state intensity နှင့် သက်ဆိုင်သည်
- 4 mmol/L blood lactate တွင် velocity နှင့် significant correlation
- heavy နှင့် severe exercise domains ကြား boundary ကို ကိုယ်စားပြုသည်
- Training prescription အတွက် meaningful physiological threshold အဖြစ် CRS ကို validate လုပ်ခဲ့သည်
Training Load Quantification
Schuller & Rodríguez (2015)
အဓိက တွေ့ရှိချက်များ:
- Modified TRIMP calculation (TRIMPc) သည် ရိုးရာ TRIMP ထက် ~9% မြင့်သည်
- နည်းလမ်းနှစ်ခုလုံး session-RPE နှင့် အားကောင်းစွာ correlated (r=0.724 နှင့် 0.702)
- ပိုမြင့်သော workload intensities တွင် inter-method differences ပိုကြီးသည်
Wallace et al. (2009)
အဓိက တွေ့ရှိချက်များ:
- Session-RPE (CR-10 scale × duration) ကို ပြေးခြင်း training load quantify လုပ်ရန် validate လုပ်ခဲ့သည်
- Training types အားလုံးတွင် တစ်ပြေးညီ အသုံးချနိုင်သော ရိုးရှင်းသော implementation
- Track work၊ road running နှင့် technical trail sessions များအတွက် ထိရောက်သည်
Biomechanics & Stride Analysis
Tiago M. Barbosa (2010) - Performance Determinants
အဓိက တွေ့ရှိချက်များ:
- Performance သည် propulsion generation၊ drag minimization နှင့် running economy ပေါ် မူတည်သည်
- Stride length သည် stride rate ထက် ပိုအရေးကြီးသော predictor အဖြစ် ပေါ်ထွက်လာသည်
- Performance levels များကို ခွဲခြားရန် Biomechanical efficiency အရေးကြီးသည်
Costill et al. (1985)
အဓိက တွေ့ရှိချက်များ:
- Middle-distance performance အတွက် Running economy သည် VO₂max ထက် ပိုအရေးကြီးသည်
- ပိုကောင်းသော ပြေးသမားများသည် ပေးထားသော velocities တွင် နိမ့်သော energy costs ပြသခဲ့သည်
- Performance prediction အတွက် Stride mechanics efficiency အရေးကြီးသည်
ထိပ်တန်း သုတေသီများ
Kohji Wakayoshi
Osaka University
Critical running velocity concept ကို ဖွံ့ဖြိုးစေခဲ့သည်။ Landmark papers သုံးခု (1992-1993) သည် CRS ကို threshold testing အတွက် gold standard အဖြစ် တည်ထောင်ခဲ့သည်။
Andrew R. Coggan, PhD
IUPUI
Endurance athletes များအတွက် Training Stress Score (TSS) နှင့် Normalized Power/Pace models ကို ဖွံ့ဖြိုးစေခဲ့သော Exercise physiologist။
Stephen Seiler, PhD
University of Agder
"Polarized Training" ဆိုင်ရာ သုတေသနအတွက် ကျော်ကြားသည်။ Training intensity distribution ဆိုင်ရာ သူ၏ အလုပ်သည် 80/20 training rule အတွက် အခြေခံ ဖြစ်သည်။
သိပ္ပံသည် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မောင်းနှင်သည်
Run Analytics သည် ဆယ်စုနှစ်များစွာ တင်းကျပ်သော သိပ္ပံ သုတေသန၏ ပခုံးပေါ်တွင် ရပ်တည်သည်။ Formula၊ metric နှင့် တွက်ချက်မှုတိုင်းကို ထိပ်တန်း sports science journals များတွင် ထုတ်ဝေထားသော peer-reviewed studies များမှတစ်ဆင့် validate လုပ်ထားသည်။