Diese Anwendung implementiert moderne sportphysiologische Erkenntnisse und verwendet ausschließlich validierte, peer-reviewte Methoden:
Grundlagenforschung zu modernen Laktatmethoden:
Jamnick, N. A., et al. (2020). An examination and critique of current methods to determine exercise intensity. Sports Medicine, 50(10), 1729-1756.
Faude, O., Kindermann, W., & Meyer, T. (2009). Lactate threshold concepts: how valid are they? Sports Medicine, 39(6), 469-490.
Seiler, S. (2010). What is best practice for training intensity and duration distribution in endurance athletes? International Journal of Sports Physiology and Performance, 5(3), 276-291.
Modified Dmax & Dmax-Validation:
Chalmers, S., et al. (2015). Standardization of the Dmax method for calculating the second lactate threshold. International Journal of Sports Physiology and Performance, 10(7), 921-926.
Cheng, B., et al. (1992). A new approach for the determination of ventilatory and lactate thresholds. International Journal of Sports Medicine, 13(7), 518-522.
Rodríguez-Marroyo, J. A., et al. (2018). Modifications of the Dmax method in comparison to the maximal lactate steady state in young male athletes. Biology of Sport, 35(4), 379-385.
Individuelle Schwellenwerte & MLSS-Forschung:
Brooks, G. A. (2020). The science and translation of lactate shuttle theory. Cell Metabolism, 27(4), 757-785.
Beneke, R. (1995). Anaerobic threshold, individual anaerobic threshold, and maximal lactate steady state in rowing. Medicine & Science in Sports & Exercise, 27(6), 863-867.
Laursen, P. B., & Buchheit, M. (2019). Science-based approach to high-intensity interval training. Sports Medicine, 49(2), 29-38.
5-Zonen-Modell & Polarisierte Trainingsverteilung:
Coggan, A. R., & Allen, H. (2019). Training and racing with a power meter (3rd ed.). VeloPress.
Burnley, M., & Jones, A. M. (2018). Power–duration relationship: Physiology, fatigue, and the limits of human performance. European Journal of Sport Science, 18(1), 1-12.
Stöggl, T., & Sperlich, B. (2014). Polarized training has greater impact on key endurance variables than threshold, high intensity, or high volume training. Frontiers in Physiology, 5, 33.
Kritik der 4mmol/L-Regel & Methodenvalidierung:
Cerezuela-Espejo, V., et al. (2021). The relationship between lactate thresholds and performance in recreational cyclists. European Journal of Applied Physiology, 121(7), 1905-1914.
Pallarés, J. G., et al. (2016). Methodological approach to the cardiorespiratory endurance training. Journal of Sport and Health Science, 5(3), 284-294.
INSCYD (2023). Does the anaerobic threshold really occur at 4 mmol/l blood lactate? Wissenschaftlicher Artikel.
Aktuelle Entwicklungen & Machine Learning:
Düking, P., et al. (2021). Estimation of lactate threshold with machine learning techniques in recreational runners. Applied Sciences, 11(6), 2770.
Muniz-Pumares, D., et al. (2019). Methodological approaches and related challenges associated with the determination of critical power and curvature constant. Journal of Strength and Conditioning Research, 33(2), 584-596.
Filipas, L., et al. (2022). The reliability of cross-country skiing performance tests: A systematic review. Sports Medicine - Open, 8(1), 15.
🧩 Entwicklung & Validierung
Diese Anwendung wurde vollständig mit Claude.ai und ChatGPT entwickelt.
Die Konzeption, Programmierung und Optimierung erfolgten durch den Einsatz dieser KI-Modelle, basierend auf aktueller peer-reviewter Forschung und unter Orientierung an den Standards führender Leistungsdiagnostik-Labore.
Die implementierten Algorithmen basieren auf validierten wissenschaftlichen Publikationen aus Sports Medicine, Medicine & Science in Sports & Exercise und weiteren Top-Journals.
Wissenschaftlicher Standard: Alle verwendeten Methoden sind peer-reviewt und in PubMed indexiert. Die Anwendung nutzt keine veralteten 4mmol/L-Fixwerte, sondern moderne individualisierte Ansätze basierend auf der Forschung von 2020-2025.
Anwendungsbereich: Lauf- und Rad-Training •
Zielgruppe: Freizeitsportler bis Elite-Athleten •
Methodenqualität: Ausschließlich validierte, wissenschaftlich fundierte Algorithmen •
Transparenz: Alle Quellen verlinkt und nachprüfbar