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Enregistrement W2057927531 · doi:10.1139/apnm-2013-0140

Morning–evening differences in response to exhaustive severe-intensity exercise

2013· article· en· W2057927531 sur OpenAlexvenueno aff
David W. Hill

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEveningMorningIntensity (physics)MedicinePsychologyInternal medicinePhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim was to investigate the effect of time of day on 4 variables that are related to sport performance. Twenty healthy young men (mean ± SD: 22 ± 3 years, 1.78 ± 0.08 m, 72.0 ± 7.0 kg) performed exhaustive severe-intensity cycle ergometer tests at 278 ± 35 W (3.8 ± 0.4 W·kg(-1)) in the morning (between 0630 h and 0930 h) and in the evening (between 1700 h and 2000 h). Despite that gross efficiency was lower in the evening (estimated oxygen demand was 6% higher, P < 0.05), time to exhaustion was 20% greater (P < 0.01) in the evening (329 ± 35 s) than in the morning (275 ± 29 s). Performance in the evening was associated with a 4% higher (P < 0.01) maximal oxygen uptake (54 ± 7 mL·kg(-1)·min(-1) vs. 52 ± 6 mL·kg(-1)·min(-1), for the evening and the morning, respectively) and a 7% higher (P < 0.01) anaerobic capacity (as reflected by maximal accumulated oxygen deficit: 75 ± 9 mL·kg(-1) vs. 70 ± 7 mL·kg(-1), for the evening and the morning, respectively). In addition, oxygen uptake kinetics was faster in the evening, which resulted in slower utilization of the anaerobic reserves. It is concluded that modest morning-evening differences in maximal oxygen uptake, anaerobic capacity, and oxygen uptake kinetics conflate to produce a markedly longer performance in the evening than in the morning. Time of day must be considered for exercise testing and perhaps for exercise 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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations36
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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