Effects of 2 different prior endurance exercises on whole-body fat oxidation kinetics: light vs. heavy exercise
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to compare the effects of 2 different prior endurance exercises on subsequent whole-body fat oxidation kinetics. Fifteen men performed 2 identical submaximal incremental tests (Incr2) on a cycle ergometer after (i) a ∼40-min submaximal incremental test (Incr1) followed by a 90-min continuous exercise performed at 50% of maximal aerobic power-output and a 1-h rest period (Heavy); and (ii) Incr1 followed by a 2.5-h rest period (Light). Fat oxidation was measured using indirect calorimetry and plotted as a function of exercise intensity during Incr1 and Incr2. A sinusoidal equation, including 3 independent variables (dilatation, symmetry and translation), was used to characterize the fat oxidation kinetics and to determine the intensity (Fat(max)) that elicited the maximal fat oxidation (MFO) during Incr. After the Heavy and Light trials, Fat(max), MFO, and fat oxidation rates were significantly greater during Incr2 than Incr1 (p < 0.001). However, Δ (i.e., Incr2-Incr1) Fat(max), MFO, and fat oxidation rates were greater in the Heavy compared with the Light trial (p < 0.05). The fat oxidation kinetics during Incr2(Heavy) showed a greater dilatation and rightward asymmetry than Incr1(Heavy), whereas only a greater dilatation was observed in Incr2(Light) (p < 0.05). This study showed that although to a lesser extent in the Light trial, both prior exercise sessions led to an increase in Fat(max), MFO, and absolute fat oxidation rates during Incr2, inducing significant changes in the shape of the fat oxidation kinetics.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».