Comparison of energy-matched high-intensity interval and moderate-intensity continuous exercise sessions on latency to eat, energy intake, and appetite
Notice bibliographique
Résumé
High-intensity interval exercises (HIIex) have gained popularity but their effects on eating behavior are poorly known. The aim of this study was to evaluate whether the effects of HIIex on the 3 main components of eating behavior (appetite, intake, and latency to eat) differ from those of moderate-intensity continuous exercises (MICex) for the same energy expenditure. Fifteen young normal-weight males completed 3 sessions in a counterbalanced order: HIIex (30-s bouts at 90% of maximal oxygen uptake interceded with 60-s bouts at 35% of maximal oxygen uptake for 20 min), MICex (42% of maximal oxygen uptake for 40 min), and a resting session (REST). Trials were scheduled 80 and 100 min after a standard breakfast for MICex and HIIex, respectively. At 120 min, participants were isolated until they asked for lunch. Appetite was rated on 4 visual analog scales (hunger, desire to eat, fullness, and prospective consumption) every 15 min until meal request. Results showed that the mean latency of requesting lunch was significantly longer after HIIex than after REST (+17.3 ± 4.3 min, P = 0.004), but not after MICex (P = 0.686). Energy intake was not different between conditions, leading to a negative energy balance in the 2 exercise sessions. Thus, the effects of HIIex on eating behavior are likely primarily mediated through the latency of meal initiation. However, inter-individual variability was large and further studies are needed to identify the predictive factors of this response.
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) | 0,001 | 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 ».