Bibliographie Scientifique Complète

Références de Recherche Soutenant Bike Analytics

Littérature Scientifique Référencée

Toutes les métriques et formules de Bike Analytics sont soutenues par des recherches évaluées par les pairs et publiées dans les principales revues de sciences du sport, de physiologie de l'exercice et de biomécanique.

📚 Couverture des Revues

Les références couvrent des publications incluant :

  • 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 Sports
  • Sensors (MDPI)

Livres Essentiels

  1. Allen, H., & Coggan, A.R.
    (2019)
    Training and Racing with a Power Meter (3rd Edition).
    VeloPress. Co-authored with Stephen McGregor, PhD.
    Importance : Texte fondamental définissant l'entraînement moderne basé sur la puissance. Traduit en 12 langues. A introduit Normalized Power (NP), Training Stress Score (TSS), Intensity Factor (IF), le profilage de puissance et l'analyse par quadrant. Le livre le plus influent sur l'entraînement avec capteur de puissance.
  2. Friel, J.
    (2018)
    The Cyclist's Training Bible (5th Edition).
    VeloPress.
    Importance : Publié à l'origine en 1996. A popularisé la périodisation dans le cyclisme. Le livre d'entraînement cycliste le plus vendu. Méthodologie complète pour les macrocycles, mésocycles, microcycles intégrés avec les métriques de capteur de puissance. Co-fondateur de TrainingPeaks.
  3. Cheung, S., & Zabala, M. (Eds.)
    (2017)
    Cycling Science.
    Human Kinetics.
    Contributeurs : 43 scientifiques et entraîneurs. Couverture : Biomécanique, aérodynamique, nutrition, ajustement du vélo, technique de pédalage, cyclisme sur piste, BMX, ultra-distance. Compilation faisant autorité de la recherche actuelle.

Recherche sur Functional Threshold Power (FTP)

  1. MacInnis, M.J., Thomas, A.C.Q., & Phillips, S.M.
    (2019)
    Is the FTP Test a Reliable, Reproducible and Functional Assessment Tool in Highly-Trained Athletes?
    International Journal of Exercise Science. PMC6886609.
    Résultats Clés : Haute fiabilité (ICC = 0,98, r² = 0,96). Répétabilité : variance de +13 à -17W, biais moyen de -2W. Identifie la puissance soutenable pendant 1 heure chez 89% des athlètes. Erreur type de mesure : 2,3%. Impact : Validation de FTP comme métrique fiable et accessible sur le terrain.
  2. Karsten, B., et al.
    (2019)
    The Validity of Functional Threshold Power and Maximal Oxygen Uptake for Cycling Performance in Moderately Trained Cyclists.
    PMC6835290.
    Résultats Clés : W/kg à FTP 20-min corrèle avec la performance (r = -0,74, p < 0,01). VO₂max ne montre pas de corrélation significative (r = -0,37). Impact : FTP plus valide que VO₂max pour prédire la performance cycliste.
  3. Gavin, T.P., et al.
    (2012)
    An Evaluation of the Effectiveness of FTP Testing.
    Journal of Sports Sciences.
    Le protocole de test de 20 minutes montre une forte corrélation avec le seuil lactique mesuré en laboratoire. Le test en rampe et le test de 8 minutes sont également validés avec des caractéristiques différentes. La variabilité individuelle nécessite une validation personnalisée au fil du temps.

Critical Power & W' (Capacité Anaérobie)

  1. Monod, H., & Scherrer, J.
    (1965)
    The work capacity of a synergic muscular group.
    Journal de Physiologie.
    Travail fondateur : A établi la théorie de Critical Power. Relation hyperbolique entre puissance et temps jusqu'à épuisement. CP comme asymptote - puissance maximale soutenable indéfiniment. W' (W-prime) comme capacité de travail anaérobie finie au-dessus de CP. Relation linéaire : Travail = CP × Temps + W'.
  2. Jones, A.M., et al.
    (2019)
    Critical Power: Theory and Applications.
    Journal of Applied Physiology, 126(6), 1905-1915.
    Revue complète : Plus de 50 ans de recherche sur CP. CP représente l'état métabolique stable maximal—la frontière entre domination aérobie/anaérobie. Résultats clés : CP typiquement 72-77% de la puissance maximale sur 1 minute. CP se situe dans ±5W du FTP pour la plupart des cyclistes. W' varie de 6-25 kJ (typique : 15-20 kJ). CP plus robuste physiologiquement que FTP à travers les protocoles de test.
  3. Skiba, P.F., et al.
    (2014)
    Modeling the Expenditure and Reconstitution of Work Capacity Above Critical Power.
    Medicine and Science in Sports and Exercise.
    Modèle W'BAL : Suivi en temps réel de l'état de la batterie anaérobie. Dépense : W'exp = ∫(Puissance - CP) quand P > CP. Cinétique de récupération : Exponentielle avec constante de temps τ = 546 × e^(-0,01×ΔCP) + 316. Application : Essentiel pour MTB (88+ accélérations par course de 2h), optimisation de stratégie de course, gestion des attaques/sprints. Maintenant dans WKO5, Golden Cheetah, ordinateurs de vélo avancés.
  4. Skiba, P.F., et al.
    (2015)
    Intramuscular determinants of the ability to recover work capacity above critical power.
    European Journal of Applied Physiology.
    Raffinement supplémentaire du modèle de reconstitution de W'. A examiné les mécanismes physiologiques sous-jacents à la dynamique de récupération de W'.
  5. Clark, I.E., et al.
    (2021)
    A Comparative Analysis of Critical Power Models in Elite Road Cyclists.
    PMC8562202.
    Cyclistes élites : VO₂max = 71,9 ± 5,9 ml·kg⁻¹·min⁻¹. Différents modèles de CP donnent différentes valeurs de W' (p = 0,0002). CP similaire au point de compensation respiratoire. W' du modèle Nonlinear-3 comparable au travail à Wmax.
  6. Poole, D.C., et al.
    (2016)
    Critical Power: An Important Fatigue Threshold in Exercise Physiology.
    Medicine and Science in Sports and Exercise.
    CP représente la démarcation entre exercice soutenable et non soutenable. En dessous de CP : état métabolique stable, lactate se stabilise. Au-dessus de CP : accumulation progressive de sous-produits métaboliques → fatigue inévitable.

Charge d'Entraînement & Gestion de Performance

  1. Coggan, A.R., & Allen, H.
    (2003, 2010)
    Training and racing using a power meter: an introduction.
    TrainingPeaks / VeloPress.
    Formule TSS : TSS = (durée × NP × IF) / (FTP × 3600) × 100. Où 100 TSS = 1 heure à FTP. Tient compte à la fois de la durée et de l'intensité. Fondement pour la gestion de performance CTL/ATL/TSB. Les métriques propriétaires de TrainingPeaks sont maintenant la norme de l'industrie.
  2. Banister, E.W., Calvert, T.W., Savage, M.V., & Bach, T.
    (1975)
    A Systems Model of Training for Athletic Performance.
    Australian Journal of Sports Medicine, 7, 57-61.
    Modèle impulsion-réponse original. Paradigme forme-fatigue : Performance = Forme - Fatigue. Fondement des moyennes mobiles exponentiellement pondérées. Base théorique pour TSS/CTL/ATL. A transformé la périodisation d'un art en science avec une précision mathématique.
  3. Banister, E.W., et al.
    (1991)
    Modeling elite athletic performance.
    Physiological Testing of Elite Athletes.
    Développement ultérieur du modèle impulsion-réponse d'entraînement. Application à la périodisation des athlètes élites et à la prédiction de performance.
  4. Busso, T.
    (2003)
    Variable dose-response relationship between exercise training and performance.
    Medicine and Science in Sports and Exercise.
    Les adaptations à l'entraînement suivent des modèles mathématiques prévisibles. La variabilité individuelle nécessite une modélisation personnalisée. La charge d'entraînement optimale équilibre stimulus et récupération. Les taux de rampe >12 CTL/semaine sont associés au risque de blessure.
  5. Murray, N.B., et al.
    (2017)
    Training Load Monitoring Using Exponentially Weighted Moving Averages.
    Journal of Sports Sciences.
    Ratios de charge aiguë/chronique EWMA validés. Constantes de temps : k=7 (ATL), k=42 (CTL). Alpha : α = 2/(n+1). Suit la performance et le risque de blessure.

Recherche en Aérodynamique

  1. Blocken, B., et al.
    (2017)
    Riding Against the Wind: A Review of Competition Cycling Aerodynamics.
    Sports Engineering, 20, 81-94.
    Études CFD complètes. Traînée aérodynamique : 80-90% de la force à vitesse élevée. Plages de CdA : 0,18-0,25 m² (TT élite) à 0,25-0,30 m² (bons amateurs). Coefficient de traînée : 0,6 (TT) à >0,8 (vertical). Cycliste pédalant : ~6% de traînée supplémentaire. Économies de puissance : Chaque réduction de 0,01 m² CdA économise ~10W à 40 km/h. Aspiration : Réduction de puissance de 27-50% en suivant la roue.
  2. Blocken, B., et al.
    (2013)
    Aerodynamic drag in cycling: methods of assessment.
    Sports Engineering.
    Méthodes de mesure et de validation de la traînée aérodynamique. Protocoles de test en soufflerie vs. sur le terrain. Études de validation CFD.
  3. Martin, J.C., et al.
    (2006)
    Validation of Mathematical Model for Road Cycling Power.
    Journal of Applied Biomechanics.
    Composants de l'équation de puissance : P_total = P_aéro + P_gravité + P_roulement + P_cinétique. P_aéro = CdA × 0,5 × ρ × V³ (cubique avec la vélocité). P_gravité = m × g × sin(gradient) × V. P_roulement = Crr × m × g × cos(gradient) × V. Validé contre les données de capteur de puissance réelles. Permet la modélisation prédictive de parcours.
  4. Debraux, P., et al.
    (2011)
    Aerodynamic drag in cycling: methods and measurement.
    Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering.
    Les tests sur le terrain avec capteurs de puissance fournissent une mesure pratique de CdA. La soufflerie reste la référence mais coûteuse. Optimisation de position : 5-15% d'amélioration de CdA. Les gains d'équipement se cumulent pour 3-5% d'amélioration totale.

Biomécanique & Efficacité du Pédalage

  1. Lucia, A., et al.
    (2001)
    Physiology of professional road cycling.
    Sports Medicine.
    Plages de cadence optimales : Tempo/seuil 85-95 RPM, intervalles VO₂max 100-110 RPM, montées raides 70-85 RPM. Les cyclistes élites auto-sélectionnent les cadences minimisant le coût énergétique. Les cadences plus élevées réduisent la force musculaire par coup de pédale. L'optimisation individuelle varie selon le type de fibre.
  2. Coyle, E.F., et al.
    (1991)
    Cycling efficiency is related to the percentage of type I muscle fibers.
    Medicine and Science in Sports and Exercise.
    L'efficacité cycliste est liée au % de fibres musculaires de Type I. Efficacité brute : 18-25% (élite : 22-25%). Le rythme de pédalage affecte l'efficacité—un optimum individuel existe. L'entraînement améliore l'efficacité métabolique et mécanique.
  3. Patterson, R.P., & Moreno, M.I.
    (1990)
    Bicycle pedalling forces as a function of pedalling rate and power output.
    Medicine and Science in Sports and Exercise.
    La force de pédale effective varie tout au long du cycle de coup de pédale. Force maximale : 90-110° après le point mort haut. Les cyclistes habiles minimisent le travail négatif pendant la remontée. Quantification de l'efficacité du couple et de la fluidité de pédalage.
  4. Jeukendrup, A.E., & Martin, J.
    (2001)
    Improving Cycling Performance: How Should We Spend Our Time and Money?
    Sports Medicine, 31(7), 559-569.
    Hiérarchie de performance : 1. Position du cycliste (plus grand impact), 2. Géométrie de l'équipement, 3. Résistance au roulement et pertes de transmission. La sélection de cadence affecte l'économie. Équilibrer aérodynamique et puissance de sortie.
  5. Atkinson, G., Davison, R., Jeukendrup, A., & Passfield, L.
    (2003)
    Science and Cycling: Current Knowledge and Future Directions for Research.
    Journal of Sports Sciences, 21, 767-787. PubMed: 14579871.
    Déterminants de la puissance de sortie et de la vélocité. Marqueurs physiologiques prédictifs : Puissance à LT2, puissance de pointe (>5,5 W/kg), % fibres Type I, MLSS. Applications de modélisation mathématique.

Performance en Montée

  1. Padilla, S., et al.
    (1999)
    Level ground and uphill cycling ability in professional road cycling.
    European Journal of Applied Physiology.
    Montée déterminée principalement par W/kg au seuil. Aérodynamique négligeable sur gradients raides (>7%). Efficacité brute légèrement inférieure en montée vs. plat. Les changements de position corporelle affectent puissance et confort.
  2. Swain, D.P.
    (1997)
    A model for optimizing cycling performance by varying power on hills and in wind.
    Journal of Sports Sciences.
    Équation de puissance pour les montées. Calcul VAM : (gain d'altitude / temps) prédit W/kg. Benchmarks VAM : 700-900 m/h (club), 1000-1200 (compétiteurs), 1300-1500 (élite), >1500 (World Tour). Estimation : W/kg ≈ VAM / (200 + 10 × % gradient).
  3. Lucia, A., et al.
    (2004)
    Physiological characteristics of the best Eritrean runners—exceptional running economy.
    Applied Physiology, Nutrition, and Metabolism.
    Analyse des grimpeurs de Grands Tours. W/kg au seuil : Compétitif 4,0+, amateurs élites 4,5+, semi-pros 5,0+, World Tour 5,5-6,5. Poids corporel faible critique—1kg compte au niveau élite. VO₂max >75 ml/kg/min courant chez les grimpeurs élites.

Validation & Précision des Capteurs de Puissance

  1. Maier, T., et al.
    (2017)
    Accuracy of Cycling Power Meters Against a Mathematical Model of Treadmill Cycling.
    International Journal of Sports Medicine. PubMed: 28482367.
    54 capteurs de puissance testés de 9 fabricants. Déviation moyenne : -0,9 ± 3,2%. 6 appareils dévient de >±5%. Coefficient de variation : 1,2 ± 0,9%. Variabilité inter-appareils significative. Importance de la calibration et de la cohérence.
  2. Bouillod, A., et al.
    (2022)
    Caveats and Recommendations to Assess the Validity and Reliability of Cycling Power Meters: A Systematic Scoping Review.
    Sensors, 22(1), 386. PMC8749704.
    Revue PRISMA : 74 études analysées. Précision la métrique la plus étudiée (74 études). SRM le plus utilisé comme référence. Puissance testée : jusqu'à 1700W. Cadence : 40-180 RPM. Recommandations complètes de méthodologie de validation.

Périodisation & Distribution de l'Entraînement

  1. González-Ravé, J.M., et al.
    (2023)
    Training Periodization, Intensity Distribution, and Volume in Trained Cyclists: A Systematic Review.
    International Journal of Sports Physiology and Performance, 18(2), 112-126. PubMed: 36640771.
    Périodisation par blocs vs. traditionnelle comparée. Volume : 7,5-11,68 heures/semaine. Les deux améliorent VO₂max, puissance de pointe, seuils. Aucune preuve favorisant un modèle spécifique. Distribution d'intensité d'entraînement pyramidale et polarisée toutes deux efficaces.
  2. Rønnestad, B.R., Hansen, J., & Ellefsen, S.
    (2014)
    Block Periodization of High-Intensity Aerobic Intervals Provides Superior Training Effects in Trained Cyclists.
    Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports, 24(1), 34-42. PubMed: 22646668.
    4 semaines d'entraînement VO₂max concentré. Front-loading de l'intensité dans le mésocycle. La périodisation par blocs produit des adaptations supérieures par rapport à l'approche mixte.

VO₂max & Seuil Lactique

  1. Støren, Ø., et al.
    (2013)
    Physiological Determinants of the Cycling Time Trial.
    Journal of Strength and Conditioning Research, 27(9), 2366-2373.
    Puissance au seuil lactique : meilleur prédicteur de laboratoire. LT plus prédictif que VO₂max seul. Utilisation fractionnelle critique. Élites : 82-95% VO₂max à LT vs. 50-60% non entraînés.
  2. Faude, O., Kindermann, W., & Meyer, T.
    (2009)
    Lactate Threshold Concepts: How Valid Are They?
    Sports Medicine, 39(6), 469-490.
    Comparaison de plusieurs méthodes de détermination du LT. MLSS comme référence. FTP20 surestime vs. MLSS. MLSS = 88,5% de FTP20.
  3. Coyle, E.F.
    (1995)
    Integration of the Physiological Factors Determining Endurance Performance Ability.
    Exercise and Sport Sciences Reviews, 23, 25-63.
    Revue classique de la physiologie de l'endurance. Intégration : VO₂max, seuil lactique, économie. Déterminants de la performance cycliste. Travail fondateur sur la physiologie de la performance.

Références Additionnelles

  1. Seiler, S.
    (2010)
    What is Best Practice for Training Intensity and Duration Distribution in Endurance Athletes?
    International Journal of Sports Physiology and Performance.
    Travail pionnier sur la distribution d'entraînement polarisée. Règle 80/20 : 80% basse intensité (Zone 1-2), 20% haute intensité (Zone 4-6). Observé à travers plusieurs sports d'endurance et athlètes élites.
  2. Jeukendrup, A., & Gleeson, M.
    (2010)
    Sport Nutrition (2nd Edition).
    Human Kinetics.
    Manuel complet de nutrition sportive. Systèmes énergétiques, métabolisme des macronutriments, hydratation, supplémentation, stratégies nutritionnelles périodisées pour l'entraînement et la compétition.

Ressources en Ligne & Documentation de Plateformes

  1. TrainingPeaks
    (n.d.)
    The Science of the TrainingPeaks Performance Manager.
    TrainingPeaks Learn Articles.
    Référence →
  2. TrainingPeaks
    (n.d.)
    Training Stress Scores (TSS) Explained.
    TrainingPeaks Help Center.
    Référence →
  3. TrainingPeaks
    (n.d.)
    A Coach's Guide to ATL, CTL & TSB.
    TrainingPeaks Coach Blog.
    Référence →
  4. TrainerRoad
    (n.d.)
    What are CTL, ATL, TSB & TSS? Why Do They Matter?
    TrainerRoad Blog.
    Référence →
  5. Strava
    (n.d.)
    Strava API Documentation.
    Strava Developers.
    Référence →
  6. Garmin
    (n.d.)
    Garmin Connect Developer Program.
    Garmin Developer Portal.
    Référence →
  7. Wahoo Fitness
    (n.d.)
    Wahoo Fitness API.
    Wahoo Developer Resources.
    Référence →
  8. Polar
    (n.d.)
    Polar AccessLink API.
    Polar Developer Documentation.
    Référence →
  9. ANT+ Alliance
    (n.d.)
    ANT+ Protocol Documentation.
    thisisant.com.
    Référence →

Références de Plateformes Concurrentes

  1. WKO5
    (n.d.)
    WKO5 Advanced Cycling Analytics Software.
    TrainingPeaks / WKO.
    Référence →
    Logiciel de bureau. Achat unique de 169 $. Analyses les plus avancées disponibles. Modélisation puissance-durée, FRC, Pmax, zones individualisées. Pas d'abonnement. Intégration avec TrainingPeaks.
  2. Intervals.icu
    (n.d.)
    Intervals.icu Free Power-Based Training Platform.
    intervals.icu.
    Référence →
    Freemium (support optionnel 4 $/mois). Estimation automatique FTP (eFTP). Graphique Forme/Fatigue/Forme. Détection automatique d'intervalles. Plans d'entraînement IA. Interface web moderne. Mises à jour hebdomadaires.
  3. Golden Cheetah
    (n.d.)
    Golden Cheetah Open-Source Cycling Analytics.
    goldencheetah.org.
    Référence →
    100% open-source et gratuit. Suite complète d'analyse de puissance. 300+ métriques. Hautement personnalisable. Bureau uniquement. Pas d'application mobile. Pas de synchronisation cloud. Pour utilisateurs avancés.

Programmes de Recherche Institutionnels

  1. British Cycling
    (n.d.)
    British Cycling Research Programs.
    British Cycling / UK Sport.
    Domaines de focus : Identification et développement de talents, analyse et modélisation de performance, surveillance de la charge d'entraînement, composantes psychologiques de la performance élite, physiologie environnementale, optimisation de l'équipement.
  2. Journal of Science and Cycling
    (n.d.)
    Journal of Science and Cycling - Open Access.
    Editor: Dr. Mikel Zabala, University of Granada.
    Revue en accès libre évaluée par les pairs. Thèmes récents : Analyse de charge d'entraînement élite, performance en cyclisme e-sport, analyse cinématique 2D, protocoles d'accumulation de lactate, protocoles de réhabilitation pour cyclistes.

Analyses Cyclistes Basées sur la Science

Ces 50+ références scientifiques forment la base de preuves pour Bike Analytics. Chaque formule, métrique et recommandation est fondée sur des recherches évaluées par les pairs et publiées dans les principales revues de physiologie de l'exercice, de biomécanique et d'ingénierie sportive.

La bibliographie s'étend des travaux fondateurs des années 1960 (Critical Power de Monod & Scherrer) jusqu'aux recherches de pointe des années 2020 sur la modélisation du bilan W', l'aérodynamique et l'optimisation de la charge d'entraînement.

Intégration Continue de la Recherche

Bike Analytics s'engage à examiner en continu les nouvelles recherches et à mettre à jour les algorithmes à mesure que les méthodologies sont affinées et validées. La science évolue—nos analyses évoluent avec elle.

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