Explained variance in the thermoregulatory responses to exercise: the independent roles of biophysical and fitness/fatness-related factors
Notice bibliographique
Résumé
Individual variation in the thermoregulatory responses to exercise is notoriously large. Although aerobic fitness (V̇o2 max) and body fatness are traditionally considered important predictors of individual core temperature and sweating responses, recent evidence indicates potentially important and independent roles for biophysical factors. Using stepwise regression, we examined the proportion of individual variability in rectal temperature changes (ΔTre), whole body sweat loss (WBSL), and steady-state local sweat rate (LSRss) independently described by 1) biophysical factors associated with metabolic heat production (Hprod) and evaporative heat balance requirements (Ereq) relative to body size and 2) factors independently related to V̇o2 max and body fatness. In a total of 69 trials, 28 males of wide-ranging morphological traits and V̇o2 max values cycled at workloads corresponding to a range of absolute Hprod (410-898 W) and relative intensities (32.2-82.0% V̇o2 max) for 60 min in 24.8 ± 0.7°C and 33.4 ± 12.2% relative humidity. Hprod (in W/kg total body mass) alone described ∼50% of the variability in ΔTre (adjusted to r(2) = 0.496; P < 0.001), whereas surface area-to-mass ratio and body fat percentage (BF%) explained an additional 4.3 and 2.3% of variability, respectively. For WBSL, Ereq (in W) alone explained ∼71% of variance (adjusted to r(2) = 0.713, P < 0.001), and the inclusion of BF% explained an additional 1.3%. Similarly, Ereq (in W/m(2)) correlated significantly with LSRss (adjusted to r(2) = 0.603, P < 0.001), whereas %V̇o2 max described an additional ∼4% of total variance. In conclusion, biophysical parameters related to Hprod, Ereq, and body size explain 54-71% of the individual variability in ΔTre, WBSL, and LSRss, and only 1-4% of additional variance is explained by factors related to fitness or fatness.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».