Comparison of Energy Expenditure during Walking between Female Athletes and Non-Athletes
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to determine, if there is a difference in energy expenditure during walking among athletes and non-athletes at two different speeds of walking. Ninety five healthy female students (47 athletes and 48 non-athletes) with a mean age of 22.4 (±1.6) years purposively participated in this study. Medical and sport participation history of the subjects was acquired through a questionnaire. Two experimental tests including anthropometric measurements, VO2max, and walking tests on treadmill at speeds of 3.00 and 3.5 mph were conducted. Results showed no difference in weight, height, body mass index, and leg length between both groups. The non-athletes expended a greater amount of energy than athletes (3.78±.1 and 2.95±.6 kcal.min-1, respectively) at both speeds of 3.00mph and 3.5mph (4.89±1 and 3.94±.7 kcal.min-1). Based on energy requirements for walking at similar weights and speeds by ACSM’s guideline, the female athletes walked at a slow, moderate and brisk pace. Most of the female non-athletes walked at a moderate, brisk and very brisk pace. This study revealed that regular exercise could improve walking efficiency, and the energy expenditure of walking would play an important role in the information processing for total energy requirement that progressively affects weight management and health.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».