Body size and body composition effects on heat loss from the hands during severe cold exposure
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study investigated the influence of body size and composition on maintaining hand temperature during severe cold exposure. The hand's high surface area-to-volume ratio predisposes the hand to heat loss, increasing the risk of cold injury and even hypothermia, which are major selective pressures in cold environments. While vasoregulation may reduce heat loss from the hand, the effect of body form, tissue thermogenesis, and body insulation on heat loss is unknown. MATERIALS AND METHODS: Thermal imaging was used to determine heat loss during a 3-min ice-water hand immersion test carried out on 114 volunteers (female = 63, male = 51). Established anthropometric measures were used to quantify body size, and bioelectrical impedance analysis determined skeletal muscle and fat mass. RESULTS: Skeletal muscle mass relative to body mass was a highly significant predictor of heat loss, while body mass, fat mass, and stature were not. Body composition and body size had little to no significant influence during rewarming after immersion. DISCUSSION: The thermogenic properties of muscle mass support maintenance of hand temperature during severe cold exposure. The findings here suggest that muscular individuals are less susceptible to heat loss and cold injury, and may be better at manual tasks in cold conditions than nonmuscular individuals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».