Resistance exercise: good for more than just Grandma and Grandpa’s muscles
Notice bibliographique
Résumé
Progressive resistance training promotes strength gains in both the young and the aged. Importantly, gains in strength in aged persons are, with the appropriate duration, intensity, and progression, not simply due to neuromuscular mechanisms, but also encompass muscle fibre hypertrophy. Critically, the resistance exercise-induced changes in aged skeletal muscle are associated with numerous health benefits, the most obvious of which are the gains in strength and, with the correct training program, power; as a result, functional independence is improved and the risk for falls is apparently reduced. Aside from the well-documented effects of resistance training on strength and power, a body of research is now beginning to emerge that shows resistance exercise also promotes metabolic health. This is crucial information, since it effectively highlights an underappreciated aspect of resistance exercise. Specifically, resistance exercise not only promotes strength gains, but also reduces risk for diabetes and cardiovascular disease. The benefits of resistance exercise do not end at metabolic health, however, and "spill over" into many other realms. In fact, resistance exercise programs have been shown to reduce participants' use of the health care system. Viewed collectively, the multiple benefits of resistance exercise represent an attractive option for our aging population to enhance and maintain their health from a number of perspectives that are not achievable through pharmacological intervention or with solely aerobic-based 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».