Heat Balance and Cumulative Heat Storage during Intermittent Bouts of Exercise
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study was to investigate heat balance during thermal transients caused by successive exercise bouts. Whole-body heat loss (H x L) and changes in body heat content (Delta Hb) were measured using simultaneous direct whole-body and indirect calorimetry. METHODS: Ten participants performed three successive bouts of 30-min cycling (Ex1, Ex2, and Ex3) at a constant rate of heat production of approximately 500 W, each separated by 15-min rest (R1, R2, and R3) at 30 degrees C. RESULTS: Despite identical rates of heat production during exercise, the time constant (tau) of the exponential increase in H x L was greater in Ex1 (tau = 12.3 +/- 2.3 min) relative to both Ex2 (tau = 7.2 +/- 1.6 min) and Ex3 (tau = 7.1 +/- 1.6 min) (P < 0.05). Delta Hb during Ex1 (256 +/- 76 kJ) was greater than during Ex2 (135 +/- 60 kJ) and Ex3 (124 +/- 78 kJ) (P < 0.05). During recovery bouts, heat production was the same, and the tau of the exponential decrease in H L was the same during R1 (tau = 6.5 +/- 1.1 min), R2 (tau = 5.9 +/- 1.3 min), and R3 (tau = 6.0 +/- 1.2 min). Delta Hb during R1 (-82 +/- 48 kJ), R2 (-91 +/- 48 kJ), and R3 (-88 +/- 54 kJ) were the same. The cumulative Delta Hb was consequently greater at the end of Ex2 and Ex3 relative to the end of Ex1 (P < 0.05). Likewise, cumulative Delta Hb was greater at the end of R2 and R3 relative to R1 (P < 0.05). CONCLUSION: The proportional decrease in the amount of heat stored in the successive exercise bouts is the result of an enhanced rate of heat dissipation during exercise and not due to a higher rate of heat loss in the recovery period. Despite a greater thermal drive with repeated exercise, the decline in the rate of total heat loss during successive recovery bouts was the same.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».