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Enregistrement W2135115669 · doi:10.1139/h06-079

Non-exhaustive test for aerobic capacity determination in swimming rats

2006· article· en· W2135115669 sur OpenAlexvenueno aff
Fúlvia de Barros Manchado-Gobatto, Cláudio Alexandre Gobatto, Fabrí­cio Azevedo Voltarelli, María Alice Rostom de Mello

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Physical Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésBlood lactateChemistryAerobic capacityIntensity (physics)Animal scienceLactate thresholdIncremental exerciseInternal medicineMedicineBiologyHeart ratePhysicsBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to describe a double-bout exercise test for non-exhaustive aerobic capacity determination in swimming rats. Adult rats were submitted to 4 swimming tests at different intensities (4%, 6%, 7%, and 8% of body mass), with intervals of 48 h between them. Two exercise bouts of equal intensity lasting 5 min were performed, separated by 2 min with blood collection for lactate analysis. For each intensity, delta lactate was determined by subtracting lactate concentration at the end of the first effort from the lactate at the end of the second effort. Individual linear interpolation of delta lactate concentration enabled determination of a "null" delta, equivalent to the critical load (CL). Maximal lactate steady state (MLSS) was also determined. The estimated CL was of 4.8% body mass and the MLSS was observed at 100% of CL, with blood lactate of 5.20 mmol/L. At 90%, blood lactate stabilized, with a progressive increase to 110% CL. These results offer a potential determination of aerobic capacity in swimming rats.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
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)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations39
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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