![]() sur des distances de sprint chez des coureurs composant le Top 10 mondial. À noter également que si la prédiction de performance sur marathon s'est avérée valide et relativement précise avec d'autres méthodes que l'IA (e.g., nomogramme, formule de Riegel), il semble très intéressant de souligner le fait que dans cette présente étude, malgré la complexité d'application des algorithmes d'IA, les prédictions n'ont été obtenues qu'à partir d'une seule performance de course à pied (i.e., 10 km) et qui plus est à partir une épreuve relativement éloignée en termes de distance et de durée de l'épreuve prédite (i.e., marathon).Enfin, dans la continuité des travaux menés durant ce doctorat, les objectifs de la dernière étude étaient d'appréhender l'accession à un record personnel via une analyse du taux d'amélioration de la performance, basée sur la MP établie par saison sur plusieurs années, des athlètes composant le Top 10 national dans les épreuves de demi-fond puis de proposer un index, permettant l'évaluation de ce taux d'amélioration de la performance optimale, comme réalisé par Santos et al. Les paramètres environnementaux tels que la mise en place d'un plan de développement territorial par la FFA, la restructuration des clubs d'athlétisme, la communication pour promouvoir l'athlétisme, le développement des compétitions afin d'offrir davantage de densités aux athlètes, ont également été discutés. ![]() Comme discuté dans cette première étude, l'amélioration des performances pourrait être expliquée par des paramètres physiologiques liés à l'âge caractérisant les capacités humaines à produire une puissance aérobie ou à développer une capacité d'endurance aérobie sur une distance donnée, mais aussi par des paramètres psychologiques où les connaissances et l'expérience de course évoluent avec la maturité de l'athlète 127]. De cette première étude, ont pu être constatées une augmentation du nombre de performances françaises enregistrées chez les femmes ainsi qu'une amélioration de ces performances sur les plus longues distances disputées officiellement sur piste (5 000 m et 10 000 m). ![]() Aux prémices de ce travail doctoral a été étudiée l'évolution des performances en courses de demi-fond et fond chez les athlètes féminines françaises. Differences and trends in participation, ethnic representation, professionalization and specialization could account for differences between events and for apparent changes from age at peak performance of previous generations. In conclusion, the current generation of track-and-field athletes should prepare for an age window of ∼2.5 y each side of a peaking age of ∼23-28 y depending on event. 26.2 ☐.4 y), and between throwers and runners or jumpers (27.3 ☐.5 vs. 26.7 ☐.6 y), between male and female runners (25.1 ☐.3 vs. There were clear differences in mean age at peak performance between male and female throwers (mean ☜L) (28.0 ☐.4 vs. Age at peak performance for men ranged from 23.9 ± 2.4 y (10000 m mean ±SD) to 28.5 ± 2.2 y (discus throw) and for women from 24.7 ± 2.5 y (pole vault) to 28.1 ± 3.9 y (discus throw). After adjustment for year of competition, and venue-related factors such as altitude, wind-speed, indoor or outdoor and level of competition, a mixed linear model provided quadratic age-related performance trajectories to estimate each athlete's age at peak performance and age window for negligible contiguous improvement and decline. Each athlete had finished in the top 16 (track events and combined events) or top 12 (field events) of their event at an Olympic Games or a World Athletics Championships between 20. 168,576 performance times and distances by 2017 athletes in 19 men's and 19 women's track-and-field events from 1979 to 2009 were downloaded from. ![]() The purpose of the study was to estimate age at peak performance of elite track-and-field athletes. Knowledge of age at peak performance in competitive sport could inform decisions about selection and preparation of athletes for specific events.
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