Energy balance dynamics during short-term high-intensity functional training
Notice bibliographique
Résumé
CrossFit (CF; CrossFit Inc., Washington, DC, USA) is a form of high-intensity functional training that focuses on training across the entire spectrum of physical fitness. CF has been shown to improve a number of indicators of health but little information assessing energy balance exists. The purpose of the present study was to investigate energy balance during 1 week of CF training. Men and women (n = 21; mean ± SD; age, 43.5 ± 8.4 years; body mass index, 27.8 ± 4.9 kg·m−2), with ≥3 months CF experience, had body composition assessed via air displacement plethysmography before and after 1 week of CF training. Participants wore ActiHeart monitors to assess total energy expenditure (TEE), activity energy expenditure, and CF energy expenditure (CF EE). Energy intake was assessed from TEE and Δ body composition. CF EE averaged 605 ± 219 kcal per 72 ± 10 min session. Weekly CF EE was 2723 ± 986 kcal. Participants were in an energy deficit (TEE: 3674 ± 855 kcal·day−1; energy intake: 3167 ± 1401 kcal·day−1). Results of the present study indicate that CF training can account for a significant portion of daily activity energy expenditure. The weekly expenditure is within levels shown to induce clinically meaningful weight loss in overweight/obese populations.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».