Where Does HIT Fit? An Examination of the Affective Response to High-Intensity Intervals in Comparison to Continuous Moderate- and Continuous Vigorous-Intensity Exercise in the Exercise Intensity-Affect Continuum
Notice bibliographique
Résumé
Affect experienced during an exercise session is purported to predict future exercise behaviour. Compared to continuous moderate-intensity exercise (CMI), the affective response to continuous vigorous-intensity exercise (CVI) has consistently been shown to be more aversive. The affective response, and overall tolerability to high-intensity interval training (HIT), is less studied. To date, there has yet to be a comparison between HIT, CVI, and CMI. The purpose of this study was to compare the tolerability and affective responses during HIT to CVI and CMI. This study utilized a repeated measures, randomized, counter-balanced design. Forty-four participants visited the laboratory on four occasions. Baseline fitness testing was conducted to establish peak power output in Watts (W peak). Three subsequent visits involved a single bout of a) HIT, corresponding to 1-minute at ∼ 100% W peak and 1-minute at ∼ 20% W peak for 20 minutes, b) CMI, corresponding to ∼ 40% W peak for 40 minutes, and c) CVI, corresponding to ∼ 80% W peak for 20 minutes. The order of the sessions was randomized. Affective responses were measured before, during and after each session. Task self-efficacy, intentions, enjoyment and preference were measured after sessions. Participants reported greater enjoyment of HIT as compared to CMI and CVI, with over 50% of participants reporting a preference to engage in HIT as opposed to either CMI or CVI. HIT was considered more pleasurable than CVI after exercise, but less pleasurable than CMI at these times. Despite this participants reported being just as confident to engage in HIT as they were CMI, but less confident to engage in CVI. This study highlights the utility of HIT in inactive individuals, and suggests that it may be a viable alternative to traditionally prescribed continuous modalities of exercise for promoting self-efficacy and enjoyment of exercise.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».