Out-running ‘bad’ diets: beyond weight loss there is clear evidence of the benefits of physical activity
Notice bibliographique
Résumé
You cannot outrun a bad diet has become a rallying phrase for diet-centric approaches to counteracting obesity and poor metabolic health. The phrase is, in our view, often taken to mean that you simply cannot do enough exercise to successfully lose or manage weight over time. Nonetheless, all weight loss paradigms run through energy balance,1 and the concept that you cannot outrun a bad diet is, in our view, inaccurate. Importantly, the simplicity of the phrase does not consider the multitude of other positive effects that physical activity/exercise (ie, running) have on health beyond weight loss. Evidence shows that you can out-exercise/out-work poor nutritional choices, but most people do not since they do not/will not/or cannot, practically, expend sufficient energy to do so. It is incontrovertible that exercise can and does result in weight loss.2 Nonetheless, behavioural and/or metabolic compensatory mechanisms often lessen the predicted weight loss with exercise induced as opposed to diet-induced energy deficits.2 Viewed through the lens of a weight loss approach to …
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,007 |
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 ».