MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2127797498 · doi:10.1016/s1728-869x(11)60008-7

Effects of a Running Bout in the Heat on Cognitive Performance

2011· article· en· W2127797498 sur OpenAlexfundno aff
David Jiménez‐Pavón, Javier Romeo, M. Cervantes-Borunda, Francisco B. Ortega, Jonatan R. Ruiz, Vanesa España‐Romero, Ascensión Marcos, Manuel J. Castillo

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise Science & Fitness · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalMinisterio de Ciencia e Innovación
Mots-clésHematocritCreatinineThirstLean body massEffects of sleep deprivation on cognitive performanceThermoregulationMedicineAnimal scienceInternal medicineEndocrinologyCognitionBody weightBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to examine the effect of a running bout under hot conditions on cognitive performance in physically active men. Sixteen participants ran at 60% of maximum aerobic speed for an average time of 52.4 ± 7.6 minutes under hot environmental conditions (35°C, 60% relative humidity). Changes in body mass, lean mass, hematocrit, plasma volume, serum urea, creatinine, and thirst score were assessed to evaluate the state of hydration immediately before and after exercise. Cognitive performance was assessed using the Vienna Test System battery before and after exercise. The running protocol led to a decreased body mass, lean mass, plasma volume and an increased hematocrit, serum urea, creatinine and thirst score (all p < 0.05), implying that there was significant impairment in the state of hydration. After the running bout, complex and peripheral reaction time consistently improved, whereas visual angle was impaired (all p < 0.05). A running bout in the heat improves the speed of response in complex tasks but impairs the field of vision and leads to a deleterious hydration state.

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)0,000
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations27
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Exercise Science & FitnessMême sujetThermoregulation and physiological responsesTravaux en français237 207