MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2159476919 · doi:10.1080/17518420801997007

Exercise is brain food: The effects of physical activity on cognitive function

2008· review· en· W2159476919 sur OpenAlexaff
Michelle Ploughman

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Neurorehabilitation · 2008
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurogenesis and neuroplasticity mechanisms
Établissements canadiensSt. John’s Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCognitionPhysical exerciseNeuroplasticityCognitive reserveNeurotrophic factorsBrain Structure and FunctionAerobic exerciseNeurosciencePhysical medicine and rehabilitationMedicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This commentary reviews selected biomedical and clinical research examining the relationship between physical exercise and cognitive function especially in youth with disability. Youth with physical disability may not benefit from the effects of exercise on cardiovascular fitness and brain health since they are less active than their non-disabled peers. In animal models, physical activity enhances memory and learning, promotes neurogenesis and protects the nervous system from injury and neurodegenerative disease. Neurotrophins, endogenous proteins that support brain plasticity likely mediate the beneficial effects of exercise on the brain. In clinical studies, exercise increases brain volume in areas implicated in executive processing, improves cognition in children with cerebral palsy and enhances phonemic skill in school children with reading difficulty. Studies examining the intensity of exercise required to optimize neurotrophins suggest that moderation is important. Sustained increases in neurotrophin levels occur with prolonged low intensity exercise, while higher intensity exercise, in a rat model of brain injury, elevates the stress hormone, corticosterone. Clearly, moderate physical activity is important for youth whose brains are highly plastic and perhaps even more critical for young people with physical disability.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations354
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDevelopmental NeurorehabilitationMême sujetNeurogenesis and neuroplasticity mechanismsTravaux en français237 207