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Enregistrement W2085365133 · doi:10.1139/h2012-111

Optimising sprint interval exercise to maximise energy expenditure and enjoyment in overweight boys

2012· article· en· W2085365133 sur OpenAlexvenueno aff
Nicole Crisp, Paul Fournier, Melissa K. Licari, Rebecca Braham, Kym J. Guelfi

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSprintEnergy expenditureOverweightAnimal scienceMedicineInternal medicinePhysical therapyEndocrinologyMathematicsObesityBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to identify the sprint frequency that when supplemented to continuous exercise at the intensity that maximises fat oxidation (Fat(max)), optimises energy expenditure, acute postexercise energy intake and enjoyment. Eleven overweight boys completed 30 min of either continuous cycling at Fat(max) (MOD), or sprint interval exercise that consisted of continuous cycling at Fat(max) interspersed with 4-s maximal sprints every 2 min (SI(120)), every 1 min (SI(60)), or every 30 s (SI(30)). Energy expenditure was assessed during exercise, after which participants completed a modified Physical Activity Enjoyment Scale (PACES) followed by a buffet-type breakfast to measure acute postexercise energy intake. Energy expenditure increased with increasing sprint frequency (p < 0.001), but the difference between SI(60) and SI(30) did not reach significance (p = 0.076), likely as a result of decreased sprint quality as indicated by a significant decline in peak power output from SI(60) to SI(30) (p = 0.034). Postexercise energy intake was similar for MOD, SI(120), and SI(30) (p > 0.05), but was significantly less for SI(60) compared with MOD (p = 0.025). PACES was similar for MOD, SI(120), and SI(60) (p > 0.05), but was less for SI(30) compared with MOD (p = 0.038), SI(120) (p = 0.009), and SI(60) (p = 0.052). In conclusion, SI(60) appears optimal for overweight boys given that it maximises energy expenditure (i.e., there was no additional increase in expenditure with a further increase in sprint frequency) without prompting increased energy intake. This, coupled with the fact that enjoyment was not compromised, may have important implications for increased adherence and long-term energy balance.

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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations22
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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