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Enregistrement W2038585328 · doi:10.1152/japplphysiol.01312.2013

Selecting the correct exercise intensity for unbiased comparisons of thermoregulatory responses between groups of different mass and surface area

2014· article· en· W2038585328 sur OpenAlexafffund
Matthew N. Cramer, Ollie Jay

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesHealth CanadaUniversity of Ottawa
Mots-clésAnimal scienceChemistryKilogramThermoregulationIntensity (physics)Body weightInternal medicineMedicineBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We assessed whether comparisons of thermoregulatory responses between groups unmatched for body mass and surface area (BSA) should be performed using a metabolic heat production (prod) in Watts or Watts per kilogram for changes in rectal temperature (ΔTre), and an evaporative heat balance requirement (Ereq) in Watts or Watts per square meter for local sweat rates (LSR). Two groups with vastly different mass and BSA [large (LG): 91.5 ± 6.8 kg, 2.12 ± 0.09 m(2), n = 8; small (SM): 67.6 ± 5.6 kg, 1.80 ± 0.09 m(2), n = 8; P < 0.001], but matched for heat acclimation status, sex, age, and with the same onset threshold esophageal temperatures (LG: +0.37 ± 0.12°C; SM: +0.41 ± 0.17°C; P = 0.364) and thermosensitivities (LG: 1.02 ± 0.54, SM: 1.00 ± 0.38 mg·cm(-2)·min(-1)·°C(-1); P = 0.918) for sweating, cycled for 60 min in 25°C at different levels of prod (500 W, 600 W, 6.5 W/kg, 9.0 W/kg) and Ereq (340 W, 400 W, 165 W/m(2), 190 W/m(2)). ΔTre was different between groups at a prod of 500 W (LG: 0.52 ± 0.15°C, SM: 0.92 ± 0.24°C; P < 0.001) and 600 W (LG: 0.78 ± 0.19°C, SM: 1.14 ± 0.24°C; P = 0.007), but similar at 6.5 W/kg (LG: 0.79 ± 0.21°C, SM: 0.85 ± 0.14°C; P = 0.433) and 9.0 W/kg (LG: 1.02 ± 0.22°C, SM: 1.14 ± 0.24°C; P = 0.303). Furthermore, ΔTre was the same at 9.0 W/kg in a 35°C environment (LG: 1.12 ± 0.30°C, SM: 1.14 ± 0.25°C) as at 25°C (P > 0.230). End-exercise LSR was different at Ereq of 400 W (LG: 0.41 ± 0.18, SM: 0.57 ± 0.13 mg·cm(-2)·min(-1); P = 0.043) with a trend toward higher LSR in SM at 340 W (LG: 0.28 ± 0.06, SM: 0.37 ± 0.15 mg·cm(-2)·min(-1); P = 0.057), but similar at 165 W/m(2) (LG: 0.28 ± 0.06, SM: 0.28 ± 0.12 mg·cm(-2)·min(-1); P = 0.988) and 190 W/m(2) (LG: 0.41 ± 0.18, SM: 0.37 ± 0.15 mg·cm(-2)·min(-1); P = 0.902). In conclusion, when comparing groups unmatched for mass and BSA, future experiments can avoid systematic differences in ΔTre and LSR by using a fixed prod in Watts per kilogram and Ereq in Watts per square meter, respectively.

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)0,002
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations176
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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