Lactate minimum underestimates the maximal lactate steady-state in swimming mice
Notice bibliographique
Résumé
The intensity of lactate minimum (LM) has presented a good estimate of the intensity of maximal lactate steady-state (MLSS); however, this relationship has not yet been verified in the mouse model. We proposed validating the LM protocol for swimming mice by investigating the relationship among intensities of LM and MLSS as well as differences between sexes, in terms of aerobic capacity. Nineteen mice (male: 10, female: 9) were submitted to the evaluation protocols for LM and MLSS. The LM protocol consisted of hyperlactatemia induction (30 s exercise (13% body mass (bm)), 30 s resting pause and exhaustive exercise (13% bm), 9 min resting pause and incremental test). The LM underestimated MLSS (mice: 17.6%; male: 13.5%; female: 21.6%). Pearson's analysis showed a strong correlation among intensities of MLSS and LM (male (r = 0.67, p = 0.033); female (r = 0.86, p = 0.003)), but without agreement between protocols. The Bland-Altman analysis showed that bias was higher for females (1.5 (0.98) % bm; mean (MLSS and LM): 4.4%-6.4% bm) as compared with males (0.84 (1.24) % bm; mean (MLSS and LM): 4.5%-7.5% bm). The error associated with the estimated of intensity for males was lower when compared with the range of means for MLSS and LM. Therefore, the LM test could be used to determine individual aerobic intensity for males (considering the bias) but not females. Furthermore, the females supported higher intensities than the males. The differences in body mass between sexes could not explain the higher intensities supported by the females.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».