Fuel selection during intense shivering in humans: EMG pattern reflects carbohydrate oxidation
Notice bibliographique
Résumé
The thermogenic response of humans depends critically on the coordination of muscle fibre recruitment and oxidative fuel metabolism. The primary goal of this study was to determine whether the electromyographic (EMG) pattern of muscle recruitment could provide metabolic information on oxidative fuel selection during high-intensity shivering. EMG activity (of 8 large muscles) and fuel metabolism were monitored simultaneously in non-acclimatized adult men during high-intensity shivering. Even though acute cold exposure elicited similar changes in metabolic rate among subjects, lipid and carbohydrate use was very different. Depending on the subject, the cold-induced increase in carbohydrate (CHO) oxidation ranged between 2- and 8-fold, with CHO accounting for 33-78% of total heat production, and lipids for 14-60%. This high variability in fuel selection was primarily explained by differences in 'burst shivering' rate, indicating that the recruitment of type II fibres plays a key role in orchestrating fuel selection. This study is the first to show that the pattern of muscle recruitment can provide quantitative information on energy metabolism. Future work should focus on the study of shivering bursts that may provide essential clues on what limits human survival in the cold.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».