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Enregistrement W1951484887 · doi:10.1177/153537020222700806

Determinants Affecting Physical Activity Levels In Animal Models <sup>1</sup>

2002· review· en· W1951484887 sur OpenAlexaff
Janet C. Tou, Charles E. Wade

Notice bibliographique

RevueExperimental Biology and Medicine · 2002
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueRegulation of Appetite and Obesity
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypoactivityPhysical activityObesityConfoundingAnimal studiesWeight gainEnergy expenditureBody weightBiologyMedicinePhysiologyPsychologyEndocrinologyInternal medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Weight control is dependent on energy balance. Reduced energy expenditure (EE) associated with decreased physical activity is suggested to be a major underlying cause in the increasing prevalence of weight gain and obesity. Therefore, a better understanding of the biological determinants involved in the regulation of physical activity is essential. To facilitate interpretation in humans, it is helpful to consider the evidence from animal studies. This review focuses on animal studies examining the biological determinants influencing activity and potential implications to human. It appears that physical activity is influenced by a number of parameters. However, regardless of the parameter involved, body weight appears to play an underlying role in the regulation of activity. Furthermore, the regulation of activity associated with body weight appears to occur only after the animal achieves a critical weight. This suggests that activity levels are a consequence rather than a contributor to weight control. However, the existence of an inverse weight-activity relationship remains inconclusive. Confounding the results are the multifactorial nature of physical activity and the lack of appropriate measuring devices. Furthermore, many determinants of body weight are closely interlocked, making it difficult to determine whether a single, combination, or interaction of factors is important for the regulation of activity. For example, diet-induced obesity, aging, lesions to the ventral medial hypothalamus, and genetics all produce hypoactivity. Providing a better understanding of the biological determinants involved in the regulation of activity has important implications for the development of strategies for the prevention of weight gain leading to obesity and subsequent morbidity and mortality in the human population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations98
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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