Is high-intensity interval training a time-efficient exercise strategy to improve health and fitness?
Notice bibliographique
Résumé
Growing research suggests that high-intensity interval training (HIIT) is a time-efficient exercise strategy to improve cardiorespiratory and metabolic health. "All out" HIIT models such as Wingate-type exercise are particularly effective, but this type of training may not be safe, tolerable or practical for many individuals. Recent studies, however, have revealed the potential for other models of HIIT, which may be more feasible but are still time-efficient, to stimulate adaptations similar to more demanding low-volume HIIT models and high-volume endurance-type training. As little as 3 HIIT sessions per week, involving ≤10 min of intense exercise within a time commitment of ≤30 min per session, including warm-up, recovery between intervals and cool down, has been shown to improve aerobic capacity, skeletal muscle oxidative capacity, exercise tolerance and markers of disease risk after only a few weeks in both healthy individuals and people with cardiometabolic disorders. Additional research is warranted, as studies conducted have been relatively short-term, with a limited number of measurements performed on small groups of subjects. However, given that "lack of time" remains one of the most commonly cited barriers to regular exercise participation, low-volume HIIT is a time-efficient exercise strategy that warrants consideration by health practitioners and fitness professionals.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».