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Enregistrement W2041078296 · doi:10.1007/s40279-014-0259-6

Physiological and Health-Related Adaptations to Low-Volume Interval Training: Influences of Nutrition and Sex

2014· review· en· W2041078296 sur OpenAlexaff
Martin J. Gibala, Jenna B. Gillen, Michael E. Percival

Notice bibliographique

RevueSports Medicine · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesGran Sasso Science InstitutePepsiCo
Mots-clésSports medicineInterval trainingMedicineTraining (meteorology)PhysiologyPhysiological AdaptationsPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationGerontologyBiologyGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interval training refers to the basic concept of alternating periods of relatively intense exercise with periods of lower-intensity effort or complete rest for recovery. Low-volume interval training refers to sessions that involve a relatively small total amount of exercise (i.e. ≤10 min of intense exercise), compared with traditional moderate-intensity continuous training (MICT) protocols that are generally reflected in public health guidelines. In an effort to standardize terminology, a classification scheme was recently proposed in which the term 'high-intensity interval training' (HIIT) be used to describe protocols in which the training stimulus is 'near maximal' or the target intensity is between 80 and 100 % of maximal heart rate, and 'sprint interval training' (SIT) be used for protocols that involve 'all out' or 'supramaximal' efforts, in which target intensities correspond to workloads greater than what is required to elicit 100 % of maximal oxygen uptake (VO2max). Both low-volume SIT and HIIT constitute relatively time-efficient training strategies to rapidly enhance the capacity for aerobic energy metabolism and elicit physiological remodeling that resembles changes normally associated with high-volume MICT. Short-term SIT and HIIT protocols have also been shown to improve health-related indices, including cardiorespiratory fitness and markers of glycemic control in both healthy individuals and those at risk for, or afflicted by, cardiometabolic diseases. Recent evidence from a limited number of studies has highlighted potential sex-based differences in the adaptive response to SIT in particular. It has also been suggested that specific nutritional interventions, in particular those that can augment muscle buffering capacity, such as sodium bicarbonate, may enhance the adaptive response to low-volume interval training.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations216
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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