Vollständige wissenschaftliche Bibliographie

Forschungsreferenzen, die Bike Analytics unterstützen

Referenzierte wissenschaftliche Literatur

Alle Metriken und Formeln in Bike Analytics stützen sich auf Peer-Review-Forschung, die in Führende Zeitschriften für Sportwissenschaft, Bewegungsphysiologie und Biomechanik wurden veröffentlicht.

📚 Zeitschriftenabdeckung

Die Referenzen umfassen Publikationen wie:

  • Journal of Applied Physiology
  • Medicine and Science in Sports and Exercise
  • European Journal of Applied Physiology
  • International Journal of Sports Medicine
  • Journal of Sports Sciences
  • Sports Medicine
  • Journal of Applied Biomechanics
  • Sports Engineering
  • Journal of Strength and Conditioning Research
  • Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sport
  • Sensoren (MDPI)

Wesentliche Bücher

  1. Allen, H., & Coggan, A.R.
    (2019)
    Training und Rennen mit einem Leistungsmesser (3. Auflage).
    VeloPress. Co-Autor mit Stephen McGregor, PhD.
    Bedeutung:Grundlegendes Werk, das moderne leistungsbasierte Training definiert. In 12 Sprachen übersetzt. Führte Normalisierte Leistung (NP), Trainingsstress-Score (TSS), Intensität Faktor (IF), Leistungsprofilierung und Quadrantenanalyse ein. Das einflussreichste Buch zum Thema Leistungsmessertraining.
  2. Friel, J.
    (2018)
    The Cyclist's Training Bible (5. Auflage).
    VeloPress.
    Bedeutung:Ursprünglich 1996 veröffentlicht. Popularisierte die Periodisierung im Radsport. Meistverkauftes Radsport-Trainingsbuch. Umfassende Methodik für Makrozyklen, Mesozyklen, Mikrozyklen integriert mit Leistungsmesser-Metriken. Mitbegründer von TrainingPeaks.
  3. Cheung, S. & Zabala, M. (Hrsg.)
    (2017)
    Cycling Science.
    Menschliche Kinetik.
    Mitwirkende:43 Wissenschaftler und Trainer.Abdeckung:Biomechanik, Aerodynamik, Ernährung, Bike-Fitting, Trettechnik, Bahnradsport, BMX, Ultradistanz. Maßgebliche Zusammenstellung aktueller Forschung.

Forschung zur Funktionellen Schwellenleistung (FTP)

  1. MacInnis, M.J., Thomas, A.C.Q., & Phillips, S.M.
    (2019)
    Ist der FTP-Test ein zuverlässiges, reproduzierbares und funktionelles Bewertungstool in Bestens trainierte Sportler?
    International Journal of Exercise Science. PMC6886609.
    Wichtige Erkenntnisse:Hohe Zuverlässigkeit (ICC = 0,98, r² = 0,96). Wiederholbarkeit: +13 bis -17W Varianz, mittlere Abweichung -2W. Identifiziert 1-Stunden-Dauerleistung bei 89% der Athleten. Typischer Messfehler: 2,3%.Auswirkung:Validierte FTP als zuverlässige, im Feld zugängliche Metrik.
  2. Karsten, B., et al.
    (2019)
    Die Gültigkeit der funktionellen Schwellenleistung und der maximalen Sauerstoffaufnahme beim Radfahren Leistung bei mäßig trainierten Radfahrern.
    PMC6835290.
    Wichtige Erkenntnisse:W/kg bei FTP 20-min korreliert mit Leistung (r = -0,74, p < 0,01). VO₂max zeigt keine signifikante Korrelation (r=-0,37).Auswirkung:FTP valider als VO₂max zur Vorhersage der Radsportleistung.
  3. Gavin, T.P., et al.
    (2012)
    Eine Bewertung der Wirksamkeit von FTP-Tests.
    Zeitschrift für Sportwissenschaften.
    20-Minuten-Testprotokoll zeigt hohe Korrelation mit im Labor gemessener Laktatschwelle. Rampentest und 8-Minuten-Test ebenfalls mit unterschiedlichen Eigenschaften validiert. Individuell Variabilität erfordert personalisierte Validierung über die Zeit.

Kritische Leistung & W' (Anaerobe Kapazität)

  1. Monod, H. & Scherrer, J.
    (1965)
    Die Arbeitskapazität einer synergetischen Muskelgruppe.
    Journal de Physiologie.
    Grundlegendes Werk:Etablierte die Theorie der Kritischen Leistung (Critical Leistung). Hyperbolische Beziehung zwischen Leistung und Zeit bis zur Erschöpfung. CP als Asymptote - Maximale Dauerleistung auf unbestimmte Zeit. W' (W-prime) als endliche anaerobe Arbeitskapazität über CP. Lineare Beziehung: Arbeit = CP × Zeit + W'.
  2. Jones, A.M., et al.
    (2019)
    Critical Power: Theorie und Anwendungen.
    Journal of Applied Physiology, 126(6), 1905-1915.
    Umfassende Übersicht:50+ Jahre CP-Forschung. CP repräsentiert das Maximum metabolischen Steady State – Grenze zwischen aerober/anaerober Dominanz.Wichtige Erkenntnisse:CP typischerweise 72-77% der 1-Minuten-Maximalleistung. CP liegt bei den Die meisten Radfahrer innerhalb von ±5W der FTP. W' reicht von 6-25 kJ (typisch: 15-20 kJ). CP Physiologisch robuster als FTP über verschiedene Testprotokolle hinweg.
  3. Skiba, P.F., et al.
    (2014)
    Modellierung der Ausgaben und Wiederherstellung der Arbeitskapazität über dem kritischen Wert Macht.
    Medizin und Wissenschaft in Sport und Bewegung.
    W'BAL-Modell:Echtzeit-Verfolgung des anaeroben Batteriestatus. Verbrauch: W'exp = ∫(Leistung - CP) wenn P > CP. Erholungskinetik: Exponentiell mit Zeitkonstante τ = 546 × e^(-0,01×ΔCP) + 316.Anwendung:Essenziell für MTB (88+ Antritte pro 2h Rennen), Rennstrategie-Optimierung, Angriff/Sprint-Management. Jetzt in WKO5, Golden Cheetah, fortschrittlichen Fahrradcomputern.
  4. Skiba, P.F., et al.
    (2015)
    Intramuskuläre Determinanten der Fähigkeit, die Arbeitsfähigkeit über den kritischen Wert hinaus wiederherzustellen Macht.
    Europäisches Journal für Angewandte Physiologie.
    Weitere Verfeinerung des W'-Wiederherstellungsmodells. Untersuchte physiologische Mechanismen, sterben Der W'-Erholungsdynamik liegen.
  5. Clark, I.E., et al.
    (2021)
    Eine vergleichende Analyse kritischer Leistungsmodelle bei Elite-Straßenradfahrern.
    PMC8562202.
    Elite-Radfahrer: VO₂max = 71,9 ± 5,9 ml·kg⁻¹·min⁻¹. Verschiedene CP-Modelle liefern unterschiedliche W'-Werte (p = 0,0002). CP ähnelt dem respiratorischen Kompensationspunkt. Nichtlineares-3-Modell W' vergleichbar mit Arbeit bei Wmax.
  6. Poole, D.C., et al.
    (2016)
    Kritische Leistung: Eine wichtige Ermüdungsschwelle in der Trainingsphysiologie.
    Medizin und Wissenschaft in Sport und Bewegung.
    CP vertritt die Abgrenzung zwischen nachhaltiger und nicht nachhaltiger Belastung. Unter CP: metabolischer Steady State, Laktat stabilisiert sich. Über CP: progressive Ansammlung metabolischer Nebenprodukte → unvermeidliche Ermüdung.

Trainingsbelastung & Leistungsmanagement

  1. Coggan, A.R., & Allen, H.
    (2003, 2010)
    Training und Rennen mit einem Leistungsmesser: eine Einführung.
    TrainingPeaks / VeloPress.
    TSS-Formel:TSS = (Dauer × NP × IF) / (FTP × 3600) × 100. Wobei 100 TSS = 1 Stunde bei FTP. Berücksichtigt sowohl Dauer als auch Intensität. Grundlage für CTL/ATL/TSB-Leistungsmanagement. Proprietäre TrainingPeaks-Metriken sind heute Industriestandard.
  2. Banister, E.W., Calvert, T.W., Savage, M.V. & Bach, T.
    (1975)
    Ein Systemmodell des Trainings für sportliche Leistung.
    Australian Journal of Sports Medicine, 7, 57-61.
    Originales Impuls-Antwort-Modell.Fitness-Ermüdungs-Paradigma: Leistung = Fitness - Ermüdung. Exponentiell gewichtete gleitende Durchschnittswerte als Grundlage.Theoretische Basis für TSS/CTL/ATL.Transformierte Periodisierung von Kunst zu Wissenschaft mit mathematische Präzision.
  3. Banister, E.W., et al.
    (1991)
    Modellierung der sportlichen Spitzenleistung.
    Physiologische Tests von Spitzensportlern.
    Weiterentwicklung des Trainings-Impuls-Antwort-Modells. Anwendung auf Periodisierung und Leistungsvorhersage bei Elite-Athleten.
  4. Busso, T.
    (2003)
    Variable Dosis-Wirkungs-Beziehung zwischen körperlichem Training und Leistung.
    Medizin und Wissenschaft in Sport und Bewegung.
    Trainingsanpassungen folgen vorhersagbaren mathematischen Mustern. Individuelle Variabilität erfordert personalisierte Modellierung. Optimale Trainingsbelastung gleicht Reiz und Erholung aus. Anstiegsraten >12 CTL/Woche verbunden mit Verletzungsrisiko.
  5. Murray, N.B., et al.
    (2017)
    Überwachung der Trainingsbelastung mithilfe exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitte.
    Zeitschrift für Sportwissenschaften.
    Validierte EWMA akut/chronisch Belastungsverhältnisse. Zeitkonstanten: k=7 (ATL), k=42 (CTL). Alpha: α = 2/(n+1). Verfolgte Leistung und Verletzungsrisiko.

Aerodynamik-Forschung

  1. Blocken, B., et al.
    (2017)
    Reiten gegen den Wind: Ein Rückblick auf die Aerodynamik des Wettkampfradsports.
    Sports Engineering, 20, 81-94.
    Umfassende CFD-Studien.Aerodynamischer Widerstand: 80-90% der Kraft bei Geschwindigkeit.CdA-Bereiche:0,18-0,25 m² (TT Elite) bis 0,25-0,30 m² (gute Amateure). Luftwiderstandsbeiwert: 0,6 (TT) bis >0,8 (aufrecht). Radfahrer beim Treten: ~6% mehr Widerstand.Leistungseinsparung:Jede 0,01 m² CdA-Reduzierung spart ~10W bei 40 km/h.Windschattenfahren:27-50% Leistungsreduzierung am Hinterrad.
  2. Blocken, B., et al.
    (2013)
    Aerodynamischer Widerstand beim Radfahren: Bewertungsmethoden.
    Sporttechnik.
    Methoden zur Messung und Validierung des aerodynamischen Widerstands. Windkanal vs. Feldtestprotokolle. CFD-Validierungsstudien.
  3. Martin, J.C., et al.
    (2006)
    Validierung des mathematischen Modells für die Leistung beim Rennradfahren.
    Zeitschrift für Angewandte Biomechanik.
    Leistungsgleichungskomponenten:P_total = P_aero + P_gravity + P_rolling + P_kinetisch. P_aero = CdA × 0,5 × ρ × V³ (kubisch mit Geschwindigkeit). P_Schwerkraft = m × g × sin(Steigung) × V. P_rolling = Crr × m × g × cos(Steigung) × V. Validiert gegen reale Leistungsmesserdaten. Ermöglicht prädiktive Streckenmodellierung.
  4. Debraux, P., et al.
    (2011)
    Aerodynamischer Widerstand im Radsport: Methoden und Messung.
    Computermethoden in der Biomechanik und Biomedizintechnik.
    Feldtests mit Leistungsmessern bieten praktische CdA-Messung. Windkanal bleibt Goldstandard, aber teuer. Positionsoptimierung: 5-15 % CdA-Verbesserung. Ausrüstungsgewinne summieren sich auf 3-5% Gesamtverbesserung.

Biomechanik & Tret-Effizienz

  1. Lucia, A., et al.
    (2001)
    Physiologie des professionellen Straßenradfahrens.
    Sportmedizin.
    Optimale Trittfrequenzbereiche:Tempo/Schwelle 85-95 U/min, VO₂max-Intervall 100-110 U/min, teilweise Anstiege 70-85 U/min. Elite-Radfahrer wählen selbst Trittfrequenzen, die die Energiekosten betragen minimieren. Höhere Trittfrequenzen reduzieren die Muskelkraft pro Pedalschlag. Individuell Verschiedene Optimierung je nach Fasertyp.
  2. Coyle, E.F., et al.
    (1991)
    Die Effizienz beim Radfahren hängt vom Prozentsatz der Typ-I-Muskelfasern ab.
    Medizin und Wissenschaft in Sport und Bewegung.
    Radsport-Effizienz hängt mit % Typ-I-Muskelfasern zusammen. Bruttoeffizienz: 18–25 % (Elite: 22–25 %). Trittfrequenz beeinflusst Effizienz – individuelles Optimum existiert. Training verbessert metabolische und mechanische Effizienz.
  3. Patterson, R.P. & Moreno, M.I.
    (1990)
    Tretkräfte von Fahrrädern als Funktion von Tretfrequenz und Leistungsabgabe.
    Medizin und Wissenschaft in Sport und Bewegung.
    Effektive Pedalkraft variiert über den Tretzyklus. Spitzenkraft: 90-110° nach dem oberen Totpunkt. Geübte Radfahrer minimieren negative Arbeit während des Aufwärtshubs. Quantifizierung von Drehmoment-Effektivität und Pedal-Rundlauf.
  4. Jeukendrup, A.E. & Martin, J.
    (2001)
    Verbesserung der Radfahrleistung: Wie sollten wir unsere Zeit und unser Geld investieren?
    Sports Medicine, 31(7), 559-569.
    Leistungshierarchie:1. Fahrerposition (größter Einfluss), 2. Ausrüstungsgeometrie, 3. Rollwiderstand und Antriebsverluste. Trittfrequenzwahl beeinflusst Ökonomie. Balance zwischen Aerodynamik und Leistungsabgabe.
  5. Atkinson, G., Davison, R., Jeukendrup, A. & Passfield, L.
    (2003)
    Wissenschaft und Radfahren: Aktuelles Wissen und zukünftige Forschungsrichtungen.
    Journal of Sports Sciences, 21, 767-787. PubMed: 14579871.
    Determinanten von Leistungsabgabe und Geschwindigkeit.Prädiktive physiologische Marker:Leistung an LT2, Spitzenleistung (>5,5 W/kg), % Typ-I-Fasern, MLSS. Mathematische Modellierungsanwendungen.

Kletterleistung

  1. Padilla, S., et al.
    (1999)
    Fähigkeit zum Radfahren auf ebenem Gelände und bergauf im professionellen Straßenradsport.
    Europäisches Journal für Angewandte Physiologie.
    Klettern wird primär durch W/kg an der Schwelle bestimmt. Aerodynamik vernachlässigbar und steilen Steigungen (>7%). Bruttoeffizienz bergauf leicht geringer als flach. Änderungen der Körperposition Beeinflussen Sie Leistung und Komfort.
  2. Swain, D.P.
    (1997)
    Ein Modell zur Optimierung der Radfahrleistung durch unterschiedliche Leistung auf Hügeln und bei Wind.
    Zeitschrift für Sportwissenschaften.
    Leistungsgleichung für Klettern. VAM-Berechnung: (Höhengewinn / Zeit) sagt W/kg voraus.VAM-Benchmarks:700-900 m/h (Club), 1000-1200 (Wettkämpfer), 1300-1500 (Elite), >1500 (Welttournee). Schätzung: W/kg ≈ VAM / (200 + 10 × Steigung%).
  3. Lucia, A., et al.
    (2004)
    Physiologische Eigenschaften der besten eritreischen Läufer – außergewöhnliches Laufen Wirtschaft.
    Angewandte Physiologie, Ernährung und Stoffwechsel.
    Analyse von Grand-Tour-Klettern.W/kg an der Schwelle:Wettkampf 4,0+, Elite-Amateur 4,5+, Halbprofis 5,0+, World Tour 5,5-6,5. Niedriges Körpergewicht kritisch – 1kg Zählt auf Elite-Niveau. VO₂max >75 ml/kg/min bei Elite-Kletterern üblich.

Leistungsmesser-Validierung & Genauigkeit

  1. Maier, T., et al.
    (2017)
    Genauigkeit von Fahrrad-Leistungsmessern im Vergleich zu einem mathematischen Modell eines Laufbands Radfahren.
    Internationale Zeitschrift für Sportmedizin. PubMed: 28482367.
    Testete 54 Leistungsmesser von 9 Herstellern. Mittlere Abweichung: -0,9 ± 3,2 %. 6 Geräte mit >±5% ab. Variationskoeffizient: 1,2 ± 0,9 %.Signifikante Variabilität zwischen Geräten.Wichtigkeit von Kalibrierung und Konsistenz.
  2. Bouillod, A., et al.
    (2022)
    Vorbehalte und Empfehlungen zur Bewertung der Gültigkeit und Zuverlässigkeit des Radfahrens Leistungsmesser: Eine systematische Scoping-Überprüfung.
    Sensoren, 22(1), 386. PMC8749704.
    PRISMA-Review:74 Studien analysiert. Genauigkeit am meisten untersuchte Metrik (74 Studien). SRM wird am häufigsten als Goldstandard verwendet. Getestet Leistung: bis zu 1700W. Trittfrequenz: 40-180 U/min. Umfassende Empfehlungen zur Validierungsmethodik.

Periodisierung & Trainingsverteilung

  1. González-Ravé, J.M., et al.
    (2023)
    Trainingsperiodisierung, Intensitätsverteilung und Volumen bei trainierten Radfahrern: A Systematische Überprüfung.
    International Journal of Sports Physiology and Performance, 18(2), 112-126. PubMed: 36640771.
    Block- vs. traditionelle Periodisierung verglichen. Volumen: 7,5-11,68 Stunden/Woche. Beides Verbessern Sie VO₂max, Spitzenleistung, Schwellenwerte.Keine Beweise für ein spezifisches Modell.Pyramidale und polarisierte Trainingsintensitätsverteilung beide effektiv.
  2. Rønnestad, B.R., Hansen, J. & Ellefsen, S.
    (2014)
    Die Blockperiodisierung hochintensiver aerober Intervalle bietet überlegene Ergebnisse Trainingseffekte bei trainierten Radfahrern.
    Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports, 24(1), 34-42. PubMed: 22646668.
    4 Wochen konzentriertes VO₂max-Training. Front-Loading der Intensität innerhalb des Mesozyklus.Blockperiodisierung erzeugt überlegene Anpassungenim Vergleich zum gemischten Ansatz.

VO₂max & Laktatschwelle

  1. Støren, Ø., et al.
    (2013)
    Physiologische Determinanten des Radzeitfahrens.
    Journal of Strength and Conditioning Research, 27(9), 2366-2373.
    Leistung an der Laktatschwelle: bester Laborprädiktor. LT prädiktiver als VO₂max allein. Fraktionelle Ausnutzung kritisch. Elite: 82–95 % VO₂max an LT vs. 50–60 % Untrainierte.
  2. Faude, O., Kindermann, W. & Meyer, T.
    (2009)
    Laktatschwellenkonzepte: Wie valide sind sie?
    Sportmedizin, 39(6), 469-490.
    Verbindlich mehrere LT-Bestimmungsmethoden. MLSS als Goldstandard. FTP20 überschätzt vs. MLSS. MLSS = 88,5 % von FTP20.
  3. Coyle, E.F.
    (1995)
    Integration der physiologischen Faktoren, die die Ausdauerleistung bestimmen Fähigkeit.
    Exercise and Sport Sciences Reviews, 23, 25-63.
    Klassische Übersichtder Ausdauerphysiologie. Integration: VO₂max, Laktatschwelle, Ökonomie. Determinanten der Radsportleistung. Grundlegendes Werk zur Leistungsphysiologie.

Zusätzliche Referenzen

  1. Seiler, S.
    (2010)
    What is Best Practice for Training Intensity and Duration Distribution in Ausdauersportler?
    International Journal of Sports Physiology and Performance.
    Pionierarbeit zur polarisierten Trainingsverteilung. 80/20-Regel: 80 % niedrige Intensität (Zone 1-2), 20 % hohe Intensität (Zone 4-6). Beobachtet über mehrere Ausdauersportarten und Elite-Athleten hinweg.
  2. Jeukendrup, A. & Gleeson, M.
    (2010)
    Sport Nutrition (2. Auflage).
    Menschliche Kinetik.
    Umfassendes Sporternährungslehrbuch. Energiesysteme, Makronährstoffstoffwechsel, Hydratation, Supplementierung, periodisierte Ernährungsstrategien für Training und Wettkampf.

Online-Ressourcen & Plattform-Dokumentation

  1. TrainingPeaks
    (n.d.)
    Die Wissenschaft des TrainingPeaks Performance Managers.
    TrainingPeaks-Lernartikel.
    Referenz →
  2. TrainingPeaks
    (n.d.)
    Training Stress Scores (TSS) Erklärt.
    TrainingPeaks-Hilfecenter.
    Referenz →
  3. TrainingPeaks
    (n.d.)
    Ein Coach's Guide zu ATL, CTL & TSB.
    TrainingPeaks Coach-Blog.
    Referenz →
  4. TrainerRoad
    (n.d.)
    Was sind CTL, ATL, TSB & TSS? Warum sind sie wichtig?
    TrainerRoad-Blog.
    Referenz →
  5. Strava
    (n.d.)
    Strava API-Dokumentation.
    Strava-Entwickler.
    Referenz →
  6. Garmin
    (n.d.)
    Garmin Connect Developer Program.
    Garmin-Entwicklerportal.
    Referenz →
  7. Wahoo Fitness
    (n.d.)
    Wahoo Fitness API.
    Wahoo-Entwicklerressourcen.
    Referenz →
  8. Polar
    (n.d.)
    Polar AccessLink API.
    Polar-Entwicklerdokumentation.
    Referenz →
  9. ANT+ Alliance
    (n.d.)
    ANT+ Protocol Documentation.
    thisisant.com.
    Referenz →

Referenzen zu Wettbewerbsplattformen

  1. WKO5
    (n.d.)
    WKO5 Advanced Cycling Analytics Software.
    TrainingPeaks / WKO.
    Referenz →
    Desktop-Software. 169$ Einmalkauf. Fortschrittlichste verfügbare Analytik. Leistungs-Dauer-Modellierung, FRC, Pmax, individualisierte Zonen. Kein Abonnement. Integration mit TrainingPeaks.
  2. Intervals.icu
    (n.d.)
    Intervals.icu Kostenlose leistungsbasierte Trainingsplattform.
    Intervalle.icu.
    Referenz →
    Freemium (optional 4$/Monat Unterstützung). Auto-FTP-Schätzung (eFTP). Fitness/Ermüdung/Form-Diagramm. Automatische Intervallerkennung. KI-Trainingspläne. Moderne Web-UI. Wöchentliche Updates.
  3. Golden Cheetah
    (n.d.)
    Golden Cheetah Open-Source Cycling Analytics.
    goldencheetah.org.
    Referenz →
    100 % Open-Source und kostenlos. Komplette Leistungsanalyse-Suite. Über 300 Metriken. Hochgradig anpassbar. Nur Desktop. Keine mobile App. Kein Cloud-Sync. Für fortgeschrittene Benutzer.

Institutionelle Forschungsprogramme

  1. British Cycling
    (n.d.)
    British Cycling Research Programs.
    Britischer Radsport / UK-Sport.
    Schwerpunkte:Talentidentifikation und -entwicklung, Leistungsanalyse und -Modellierung, Überwachung der Trainingsbelastung, psychologische Komponenten der Eliteleistung, Umweltphysiologie, Ausrüstungsoptimierung.
  2. Journal of Science and Cycling
    (n.d.)
    Journal of Science and Cycling – Open Access.
    Herausgeber: Dr. Mikel Zabala, Universität Granada.
    Open-Access-Peer-Review-Journal.Aktuelle Themen:Analyse der Trainingsbelastung bei Elite-Fahrern, E-Sports-Radsportleistung, 2D-Kinematikanalyse, Laktatakkumulationsprotokolle, Rehabilitationsprotokolle für Radfahrer.

Wissenschaftsbasierte Radsport-Analyse

Diese über 50 wissenschaftlichen Referenzen bilden die Evidenzbasis für Bike Analytics. Jede Formel, Metrik und Empfehlung basiert auf Peer-Review-Forschung, die in führenden Zeitschriften für Bewegungsphysiologie, Biomechanik und Sporttechnik veröffentlicht wurde.

Die Bibliographie umfasst grundlegende Werke von den 1960ern (Monod & Scherrers Critical Power) bis hin zu modernster Forschung der 2020er Jahre zu W'-Balance-Modellierung, Aerodynamik und Trainingsbelastungsoptimierung.

Kontinuierliche Forschungsintegration

Bike Analytics verpflichtet sich zur laufenden Überprüfung neuer Forschung und zur Aktualisierung von Algorithmen, sobald Methoden verfeinert und validiert werden. Die Wissenschaft entwickelt sich weiter – Unsere Analytik entwickelt sich mit ihr.

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