Metabolic responses of upper-body accelerometer-controlled video games in adults
Notice bibliographique
Résumé
Historically, video games required little physical exertion, but new systems utilize handheld accelerometers that require upper-body movement. It is not fully understood if the metabolic workload while playing these games is sufficient to replace routine physical activity. The purpose of this study was to quantify metabolic workloads and estimate caloric expenditure while playing upper-body accelerometer-controlled and classic seated video games. Nineteen adults completed a peak oxygen consumption treadmill test followed by an experimental session where exercising metabolism and ventilation were measured while playing 3 video games: control (CON), low activity (LOW) and high activity (HI). Resting metabolic measures (REST) were also acquired. Caloric expenditure was estimated using the Weir equation. Mean oxygen consumption normalized to body weight for HI condition was greater than LOW, CON, and REST. Mean oxygen consumption normalized to body weight for LOW condition was also greater than CON and REST. Mean exercise intensities of oxygen consumption reserve for HI, LOW, and CON were 25.8% ± 5.1%, 6.4% ± 4.8%, and 0.8% ± 2.4%, respectively. Estimated caloric expenditure during the HI was significantly related to aerobic fitness, but not during other conditions. An active video game significantly elevated oxygen consumption and heart rate, but the increase was dependent on the type of game. The mean oxygen consumption reserve during the HI video game was below recommended international standards for moderate and vigorous activity. Although upper-body accelerometer-controlled video games provided a greater exercising stimulus than classic seated video games, these data suggest they should not replace routine moderate or vigorous exercise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».