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Enregistrement W2076088177 · doi:10.1139/h07-089

Response to “Prohibition of artificial hypoxic environments in sports: health risks rather than ethics”

2007· article· en· W2076088177 sur OpenAlexaffvenue
David Cruise Malloy, Robert Kell, Rod Kelln

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHigh Altitude and Hypoxia
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We appreciate the comments made by Dr. Lippi, Dr. Franchini, and Dr. Guidi in response to our article ‘‘The spirit of sport, morality, and hypoxic tents: logic and authenticity’’ (Malloy et al. 2007). In their response, Lippi et al. have made a case for a prospective health risk associated with ‘‘excessive exposure to hypobaric hypoxia’’. The scientific evidence they report indicates that exposure to hypoxic environments — be they natural or artificial — beyond 3000 m presents a potential for significant physical risk. However, Levine and Stray-Gundersen (1992) suggest that an altitude of up to 4000 m is safe to facilitate the necessary physiological adjustments that improve sport performance. Consistent with the logic of the argument we presented, any training regime that places athletes in danger would be condemned. That is, teleologically, sleeping in a tent that replicates a dangerous environment (e.g., >4000 m) would be unacceptable — as would sleeping in the naturally, yet dangerously high, hypoxic environment of a mountain 5000 m above sea level to achieve the similar physiological adaptation. Both of these extremes take the hypoxic training strategy to a hazardous level and are therefore unacceptable. Having said this, extremes in training of any kind are potentially dangerous. For example, a progression of training volume (e.g., kilometres per week) or intensity is used by athletes as a necessary part of the training regime. However, if the progression in volume or intensity is too great, the athlete will be at an increased risk of injury. Thus, too much training too quickly is detrimental to both athletic performance and health. Some of the negative health outcomes associated with an inappropriate progression in training is an elevated resting heart rate, shin splints, decreased appetite, low energy levels, and depression. Reason seems to dictate that athletes are to avoid these dangerous extremes and seek what Aristotle (1968) would argue as ‘‘virtuous’’ training. He describes virtue as the mean between excess and deficit. To occupy either extreme is not only to choose badly, but also to damage the individual’s ‘‘soul’’. He states that

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0850,115
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,006

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations2
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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