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Enregistrement W2014584688 · doi:10.1249/mss.0b013e31819012bd

Metabolic Requirements of Interactive Video Game Cycling

2009· article· en· W2014584688 sur OpenAlexaff
Darren E. R. Warburton, Daniel Sarkany, Mika Johnson, Ryan E. Rhodes, WARREN WHITFORD, Ben T. Esch, Jessica M. Scott, Shirley C. Wong, Shannon S. D. Bredin

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyclingRating of perceived exertionVideo gameWorkloadHeart rateInteractive videoPerceived exertionComputer scienceMetabolic equivalentPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapySimulationPhysical activityMultimediaMedicineBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Interactive video game exercise leads to improved exercise adherence and health-related physical fitness in comparison to traditional stationary cycling. It has been postulated that interactive video game exercise has greater metabolic requirements than traditional cycling; however, this has not been tested to date. PURPOSE: To examine the metabolic requirements of interactive video game exercise in comparison to traditional stationary cycling at matched incremental workloads. METHODS: Fourteen participants (seven males and seven females) were examined during three separate sessions: 1) incremental cycle ergometer exercise for the assessment of maximal aerobic power and peak workload; 2) traditional cycling on a cycle ergometer using 5-min constant workloads of 25%, 50%, and 75% of maximal power output; and 3) cycling using identical constant, relative workloads while playing interactive video games. Measurements of oxygen consumption, heart rate, and rating of perceived exertion were assessed throughout. RESULTS: During interactive video game exercise, steady-state heart rate (26% +/- 18% and 14% +/- 13%), energy expenditure (61% +/- 41% and 25% +/- 21%), and oxygen consumption (34% +/- 17% and 18% +/- 12%) were significantly higher at the constant submaximal workloads of 25% and 50%, respectively. There was no significant difference in rating of perceived exertion between conditions at any workload. CONCLUSIONS: Interactive video game cycling results in greater metabolic requirements (despite similar perceptions of exertion) at submaximal constant workloads than traditional cycling. This form of training may be a novel and an attractive intervention in the battle against physical inactivity and associated health complications.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,345 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations67
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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