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Enregistrement W2170136558 · doi:10.1123/jsep.2013-0115

Fitness Level Moderates Executive Control Disruption During Exercise Regardless of Age

2014· article· en· W2170136558 sur OpenAlexafffund
Véronique Labelle, Laurent Bosquet, Saïd Mekary, Thien Tuong Minh Vu, Mark Smilovitch, Louis Bherer

Notice bibliographique

RevueJournal of Sport and Exercise Psychology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésStroop effectPsychologyCognitionTask (project management)Executive functionsPhysical fitnessPhysical medicine and rehabilitationDevelopmental psychologyPhysical therapyMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to assess the effects of exercise intensity, age, and fitness levels on executive and nonexecutive cognitive tasks during exercise. Participants completed a computerized modified-Stroop task (including denomination, inhibition, and switching conditions) while pedaling on a cycle ergometer at 40%, 60%, and 80% of peak power output (PPO). We showed that a bout of moderate-intensity (60% PPO) to high-intensity (80% PPO) exercise was associated with deleterious performance in the executive component of the computerized modified-Stroop task (i.e., switching condition), especially in lower-fit individuals (p < .01). Age did not have an effect on the relationship between acute cardiovascular exercise and cognition. Acute exercise can momentarily impair executive control equivalently in younger and older adults, but individual's fitness level moderates this relation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil0,753

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations22
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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