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Enregistrement W2096474639 · doi:10.1123/jsep.2014-0212

Affective and Enjoyment Responses to High-Intensity Interval Training in Overweight-to-Obese and Insufficiently Active Adults

2015· article· en· W2096474639 sur OpenAlexaff
Nic Martinez, Marcus W. Kilpatrick, Kristen Salomon, Mary E. Jung, Jonathan P. Little

Notice bibliographique

RevueJournal of Sport and Exercise Psychology · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesU.S. Forest Service
Mots-clésInterval trainingHigh-intensity interval trainingPsychologyOverweightPleasureContinuous trainingAffect (linguistics)Interval (graph theory)Physical therapyIntensity (physics)ObesityMedicineInternal medicinePsychotherapistCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-intensity interval training (HIIT) has many known physiological benefits, but research investigating the psychological aspects of this training is limited. The purpose of the current study is to investigate the affective and enjoyment responses to continuous and high-intensity interval exercise sessions. Twenty overweight-to-obese, insufficiently active adults completed four counterbalanced trials: a 20-min trial of heavy continuous exercise and three 24-min HIIT trials that used 30-s, 60-s, and 120-s intervals. Affect declined during all trials (p < .05), but affect at the completion of trials was more positive in the shorter interval trials (p < .05). Enjoyment declined in the 120-s interval and heavy continuous conditions only (p < .05). Postexercise enjoyment was higher in the 60-s trial than in the 120-s trial and heavy continuous condition (p < .05). Findings suggest that pleasure and enjoyment are higher during shorter interval trials than during a longer interval or heavy continuous exercise.

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)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations196
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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