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Enregistrement W2765703393 · doi:10.1101/211425

Behavioral and neural evidence of the rewarding value of exercise behaviors: A systematic review

2017· review· en· W2765703393 sur OpenAlexaff
Boris Cheval, Rémi Radel, Jason L. Neva, Lara A. Boyd, Stephan P. Swinnen, David Sander, Matthieu P. Boisgontier

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2017
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesVlaamse regeringFonds Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésPsychologyPhysical activityAffect (linguistics)Cognitive psychologySedentary behaviorPhysical exerciseBrain activity and meditationValue (mathematics)Physical medicine and rehabilitationNeuroscienceMedicineComputer sciencePhysical therapyCommunicationMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background In a time of physical inactivity pandemic, attempts to better understand the factors underlying the regulation of exercise behavior are important. The dominant neurobiological approach to exercise behavior considers physical activity to be a reward. However, negative affective responses during exercise challenge this idea. Objective Our objective was to systematically review studies testing the automatic reactions triggered by stimuli associated with different types of exercise behavior (e.g., physical activity, sedentary behaviors) and energetic cost variations (e.g., decreased energetic cost, irrespective of the level of physical activity). Methods Two authors systematically searched, screened, extracted, and analyzed data from articles in the MEDLINE database. Results We included 26 studies. Three outcomes of automatic processes were tested: Affective reactions, attentional capture, and approach tendencies. Behavioral results show that physical activity can become attention-grabbing, automatically trigger positive affect, and elicit approach behaviors. These automatic reactions explain and predict exercise behaviors. However, the use of a wide variety of measures prevents drawing solid conclusions about the specific effects of automatic processes. Brain imaging results are scarce but show that stimuli associated with physical activity and, to a lesser extent, sedentary behaviors activate regions involved in reward processes. Studies investigating the rewarding value of behaviors driving energetic cost variations such as behaviors minimizing energetic cost are lacking. Conclusion Reward is an important factor in exercise behavior. The literature based on the investigation of automatic behaviors seems in line with the suggestion that physical activity is rewarding, at least for physically active individuals. Results suggest that sedentary behaviors could also be rewarding, although this evidence remains weak due to a lack of investigations. Finally, from an evolutionary perspective, behaviors minimizing energetic cost are likely to be rewarding. However, no study has investigated this hypothesis. In sum, additional studies are required to establish a strong and complete framework of the reward processes underlying automatic exercise behavior. Key points - Behavioral and brain imaging studies using different outcomes of automatic behavior show that physical activity and, to a weaker extent, sedentary behaviors are rewarding. - Behaviors minimizing energetic cost have been essential to evolutionary survival and are likely to be rewarding. However, experimental evidence is still lacking. - The dominant neuropsychological approaches to exercise behavior are incomplete, which may partly explain our current inability to counteract the pandemic of physical inactivity.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0140,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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