Bibliografia Científica Completa

Referências de Investigação revista que Suportam o Bike Analytics

Literatura Científica Referenciada

Todas as métricas e fórmulas no Bike Analytics assentam em investigação por pares e publicadas nas principais revistas de ciências do desporto, fisiologia do exercício e biomecânica.

📚 Cobertura de Revistas

As referências abrangem publicações que incluem:

  • 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)

Livros Essenciais

  1. Allen, H., & Coggan, A.R.
    (2019)
    Treinamento e corrida com medidor de potência (3ª edição).
    VeloPress. Coautoria com Stephen McGregor, PhD.
    Importância:Texto fundamental que define o treino moderno baseado em potência. Traduzido em 12 idiomas. Apresentamos Potência Normalizada (NP), Pontuação de Estresse de Treinamento (TSS), Fator de Intensidade (IF), perfis de potência e análise de quadrantes. O livro mais influente sobre treino com medidor de potência.
  2. Friel, J.
    (2018)
    A Bíblia de treinamento do ciclista (5ª edição).
    VeloPress.
    Importância:Publicado originalmente em 1996. Popularizou a periodização no ciclismo. O livro de treino de ciclismo mais vendido. Metodologia abrangente para macrociclos, mesociclos e microciclos integrada com métricas de potência. O autor é cofundador do TrainingPeaks.
  3. Cheung, S., & Zabala, M. (Eds.)
    (2017)
    Ciclismo Ciência.
    Cinética Humana.
    Colaboradores:43 cientistas e treinadores.Abrangência:biomecânica, aerodinâmica, nutrição, ajuste da bicicleta, técnica de pedalada, ciclismo em pista, BMX, ultra‑distância. Compilação de referência da investigação atual.

Investigação sobre o Limite de Potência Funcional (FTP)

  1. MacInnis, M.J., Thomas, A.C.Q., & Phillips, S.M.
    (2019)
    O teste FTP é uma ferramenta de avaliação confiável, reprodutível e funcional em atletas altamente treinados?
    Jornal Internacional de Ciência do Exercício. PMC6886609.
    Principais resultados:Fiabilidade muito elevada (ICC = 0,98, r² = 0,96). Repetibilidade: variação de +13 a −17 W, envio médio −2 W. Identifica a potência sustentável de 1 hora em 89% dos atletas. Erro típico de medição: 2,3%.Impacto:validou o FTP como métrica fiável e acessível em campo.
  2. Karsten, B., et al.
    (2019)
    A validade do limiar de potência funcional e do estado estacionário máximo de lactato em ciclistas.
    Jornal Europeu de Fisiologia Aplicada.
    Comparado FTP com o Estado Estável Máximo de Lactato (MLSS). Mostrou forte brilho entre ambos (r > 0,9). Concluímos que o FTP é um substituto prático para o MLSS em contexto de treino, apesar das diferenças fisiológicas subtis.
  3. Jones, AM, et al.
    (2019)
    Demandas Fisiológicas do Ciclismo de Estrada e Uso do Conceito de Potência Crítica.
    Jornal de Fisiologia Aplicada.
    Demonstrar que o conceito de Potência Crítica (CP) é um enquadramento robusto para descrever o desempenho em ciclismo de estrada. Mostra que o CP é quase frequentemente do FTP em ciclistas bem treinados, reforçando a praticidade do FTP no planejamento de treino.

Investigação sobre Carga de Treino e TSS/CTL/ATL

  1. Coggan, A.R., & Allen, H.
    (2003, 2010)
    Treinamento e corrida usando um medidor de potência: uma introdução.
    TrainingPeaks/VeloPress.
    Fórmula de TSS:TSS = (duração × NP × IF) / (FTP × 3600) × 100. Onde 100 TSS = 1 hora ao FTP. Considere duração simultânea e intensidade. Base para a gestão do desempenho via CTL/ATL/TSB. Essas magnificências do TrainingPeaks se tornaram o padrão da indústria.
  2. Banister, EW, Calvert, TW, Savage, MV, & Bach, T.
    (1975)
    Um modelo de sistemas de treinamento para desempenho atlético.
    Australian Journal of Sports Medicine, 7, 57-61.
    Modelo original estímulo‑resposta.Paradigma fitness‑fadiga: Desempenho = Fitness − Fadiga. Base para médias móveis ponderadas exponencialmente.Fundamento teórico para TSS/CTL/ATL.Transformou a periodização de arte em ciência com formulações matemáticas claras.
  3. Banister, EW, et al.
    (1991)
    Modelagem de desempenho atlético de elite.
    Testes Fisiológicos de Atletas de Elite.
    Desenvolveu ainda mais o modelo de estímulo‑resposta para atletas de elite, demonstrando como a manipulação da carga de treino influencia previsivelmente o desempenho competitivo.
  4. Busso, T.
    (2003)
    Relação dose-resposta variável entre treinamento físico e desempenho.
    Medicina e Ciência no Esporte e Exercício.
    Mostra que as adaptações ao treino seguem padrões matemáticos previsíveis, mas variáveis individualmente. A carga ideal equilibra estímulo e recuperação. Taxas de rampa superiores a ~12 CTL/semana associam‑se a maior risco de lesão e overtraining.
  5. Murray, NB, et al.
    (2017)
    Monitoramento da carga de treinamento usando médias móveis ponderadas exponencialmente.
    Revista de Ciências do Esporte.
    Validou relações de carga aguda/crônica usando EWMA. Constantes de tempo típicas: k = 7 (ATL), k = 42 (CTL). Mostra como CTL/ATL/TSB pode prever desempenho e risco de lesão em vários esportes.

Investigação em Aerodinâmica

  1. Blocken, B., et al.
    (2017)
    Andando contra o vento: uma revisão da aerodinâmica do ciclismo de competição.
    Engenharia Esportiva, 20, 81-94.
    Estudos CFD aprofundados.Mostramos que a resistência aerodinâmica representa 80–90% da força a velocidades de prova.Intervalos de CdA:0,18–0,25 m² (CRI elite) a 0,25–0,30 m² (amadores fortes). Quantifica poupanças de potência: reduzir CdA em 0,01 m² economiza ~10 W a 40 km/h. Demonstra o impacto do “drafting” em pelotão.
  2. Blocken, B., et al.
    (2013)
    Arrasto aerodinâmico no ciclismo: métodos de avaliação.
    Engenharia Esportiva.
    Descreva métodos para medir e validar a resistência aerodinâmica: ajustes de vento, testes de campo com medidores de potência e simulações CFD. Fornecer protocolos para determinar CdA em condições reais.
  3. Martin, JC, et al.
    (2006)
    Validação de Modelo Matemático para Potência no Ciclismo de Estrada.
    Revista de Biomecânica Aplicada.
    Componentes da pesquisa de potência:P_total = P_aero + P_gravidade + P_rolamento + P_cinética. P_aero = CdA × 0,5 × ρ × V³ (relação cúbica com a velocidade). P_gravidade = m × g × sin(gradiente) × V. P_rolamento = Crr × m × g × cos(gradiente) × V. Validado com dados de medidores de potência em estrada, permitindo modelagem preditiva de percursos.
  4. Debraux, P., et al.
    (2011)
    Arrasto aerodinâmico no ciclismo: métodos e medição.
    Métodos Computacionais em Biomecânica e Engenharia Biomédica.
    Mostra que testes de campo com medidores de potência permitem medir CdA de forma prática. O túnel de vento mantém‑se como padrão‑ouro, mas é caro. A otimização de posição pode melhorar o CdA em 5–15%; ganhos de equipamento (rodas aero, capacetes, fatos) somam mais 3–5% de melhoria.

Biomecânica e Eficiência da Pedalada

  1. Lucia, A., et al.
    (2001)
    Fisiologia do ciclismo profissional de estrada.
    Medicina Esportiva.
    Intervalos de cadência ótimos:tempo/limiar 85–95 rpm, intervalos VO₂max 100–110 rpm, subidas íngremes 70–85 rpm. Ciclistas profissionais selecionam automaticamente cadências que minimizem o custo energético. Cadências mais altas com base na força muscular por pedalada. A otimização individual depende do perfil de fibras musculares.
  2. Coyle, EF, et al.
    (1991)
    A eficiência do ciclismo está relacionada à porcentagem de fibras musculares do tipo I.
    Medicina e Ciência no Esporte e Exercício.
    Mostra que a eficiência no ciclismo está relacionada com a porcentagem de fibras do Tipo I. Eficiência bruta: 18–25% (elite: 22–25%). A cadência influencia a eficiência – existe um indivíduo ótimo. O treino melhora a eficiência metabólica e mecânica ao longo do tempo.
  3. Patterson, RP e Moreno, MI.
    (1990)
    Forças de pedalada da bicicleta em função da taxa de pedalada e da potência produzida.
    Medicina e Ciência no Esporte e Exercício.
    Analise como a força efetiva no pedal varia ao longo do ciclo de pedalada. Força máxima tipicamente a 90–110° após o ponto morto superior. Ciclistas experientes minimizam o trabalho negativo na fase de subida. fornecemos base para análises como Torque Effectiveness e Pedal Smoothness.
  4. Jeukendrup, A.E., & Martin, J.
    (2001)
    Melhorando o desempenho do ciclismo: como devemos gastar nosso tempo e dinheiro?
    Medicina Esportiva, 31(7), 559-569.
    Hierarquia de fatores de desempenho:1) posição do ciclista (impacto maior), 2) geometria e equipamento, 3) resistência de rolamento e perdas de transmissão. Mostra como pequenas melhorias aerodinâmicas podem gerar ganhos significativos em provas de longa duração.

Investigação em Integração de Dados e Plataformas

  1. TrainerRoad
    (n.d.)
    O que são CTL, ATL, TSB e TSS? Por que eles são importantes?
    Blog TrainerRoad.
    Referência →
  2. Strava
    (n.d.)
    Strava API Documentation.
    Desenvolvedores Strava.
    Referência →
  3. Garmin
    (n.d.)
    Programa para desenvolvedores Garmin Connect.
    Portal do desenvolvedor Garmin.
    Referência →
  4. Wahoo Fitness
    (n.d.)
    Wahoo Fitness API.
    Recursos para desenvolvedores Wahoo.
    Referência →
  5. Polar
    (n.d.)
    Polar AccessLink API.
    Documentação do desenvolvedor Polar.
    Referência →
  6. Aliança ANT+
    (n.d.)
    Documentação do Protocolo ANT+.
    thisisant. com.
    Referência →