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Enregistrement W2312890625 · doi:10.1108/rjta-19-03-2015-b007

Apparel with Far Infrared Radiation for Decreasing an Athlete's Oxygen Consumption during Submaximal Exercise

2015· article· en· W2312890625 sur OpenAlexaff
Jay T. Worobets, Emma R. Skolnik, Darren J. Stefanyshyn

Notice bibliographique

RevueResearch Journal of Textile and Apparel · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfrared Thermography in Medicine
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesHealth Research Board
Mots-clésClothingCyclingVO2 maxConsumption (sociology)Physical therapyPhysical medicine and rehabilitationPsychologyMedicineHeart rateInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Far infrared radiation (FIR) has been shown to have physiological effects when used as a treatment modality for certain medical conditions. Athletic apparel are currently commercially available that are constructed with fabrics that purportedly emit FIR. If apparel with this technology are capable of inducing positive physiological effects, then there may be important implications when worn by an athlete during exercise. The purpose of this study is to examine whether FIR apparel has an effect on oxygen consumption during exercise at submaximal intensities. Twelve male cyclists have completed submaximal incremental cycling tests. Each subject is tested on 4 separate days, twice while wearing a full body Control garment, and twice while wearing a similar garment made out of FIR fabric. Throughout each cycling test, the volume of oxygen uptake is monitored by using a breathing mask and metabolic analysis cart. At lower cycling intensities, the subjects consume statistically significantly less oxygen when wearing the FIR apparel compared to the Control garment, despite performing the same amount of mechanical work. Additional research is required to determine the implication of this effect for a training or competing athlete; however, the results indicate that this apparel technology does elicit a physiological effect.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,288 · 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'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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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