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Enregistrement W2158250395 · doi:10.1152/japplphysiol.00210.2011

Exercise, brain, and cognition across the life span

2011· review· en· W2158250395 sur OpenAlexafffund
Michelle W. Voss, Lindsay S. Nagamatsu, Teresa Liu‐Ambrose, Arthur F. Kramer

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physiology · 2011
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAerobic exerciseCognitionPsychologyNeuroimagingFunctional neuroimagingNeuroscienceCognitive psychologyMedicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is a brief review of current evidence for the relationships between physical activity and exercise and the brain and cognition throughout the life span in non-pathological populations. We focus on the effects of both aerobic and resistance training and provide a brief overview of potential neurobiological mechanisms derived from non-human animal models. Whereas research has focused primarily on the benefits of aerobic exercise in youth and young adult populations, there is growing evidence that both aerobic and resistance training are important for maintaining cognitive and brain health in old age. Finally, in these contexts, we point out gaps in the literature and future directions that will help advance the field of exercise neuroscience, including more studies that explicitly examine the effect of exercise type and intensity on cognition, the brain, and clinically significant outcomes. There is also a need for human neuroimaging studies to adopt a more unified multi-modal framework and for greater interaction between human and animal models of exercise effects on brain and cognition across the life span.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,242 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations582
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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