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Enregistrement W2049566782 · doi:10.1080/00140130500122276

A light-weight cooling vest enhances performance of athletes in the heat

2005· article· en· W2049566782 sur OpenAlexaff
Justina Webster, EJ Holland, Gordon G. Sleivert, Raechel M. Laing, BE Niven

Notice bibliographique

RevueErgonomics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensCanadian Sport Centre Pacific
Organismes subventionnairesUniversity of Otago
Mots-clésVESTSkin temperatureCore temperatureAthletesRectal temperatureVO2 maxMedicinePhysical therapyThermoregulationAnimal scienceSimulationMathematicsHeart rateComputer scienceBiomedical engineeringAnesthesiaInternal medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the 1990s, emphasis on the health and safety of people who exercise in hot, humid conditions increased and many organizations became aware of the need for protection against heat-related disorders. A practical, pre-cooling strategy applicable to several sporting codes, which is low cost, easy to use, light-weight and which enhances cooling of the human body prior to and following exercise, was developed and tested. Eight males and eight females participated in a maximal oxygen consumption (VO2max) test and four trials: a control (without cooling) and wearing each of three different cooling vests (A, B, C). Vests were worn during the rest, stretch, warm-up (50% VO2max) and recovery stages of the protocol, but not during the 30 min run (70% VO2max). Core and skin temperatures during exercise were reduced (by approximately 0.5 degrees C, rectal; 0.1-1.4 degrees C, abdominal skin temperature) and sweat rates were lower (by approximately 10-23%). Endurance times for running at 95% of VO2max were increased by up to 49 s. Perceptions of the thermal state and skin wetness showed changes to greater levels of satisfaction. Physiological and sensory responses were related to design features of the vests.

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations95
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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