Intensity of acute aerobic exercise but not aerobic fitness impacts on corticospinal excitability
Notice bibliographique
Résumé
Aerobic exercise (AE) modulates cortical excitability. It can alter both corticospinal excitability and intra-cortical networks, which has implications for its use as a tool to facilitate processes such as motor learning, where increased levels of excitability are conducive to the induction of neural plasticity. Little is known about how different intensities of AE modulate cortical excitability or how individual-level characteristics impact on it. Therefore, we investigated whether AE intensities, lower than those previously employed, would be effective in increasing cortical excitability. We also examined whether the aerobic fitness of individual participants was related to the magnitude of change in AE-induced cortical excitability. In both experiments we employed transcranial magnetic stimulation to probe corticospinal excitability before and after AE. We show that 20 min of continuous moderate- (40% and 50% of heart rate reserve, HRR), but not low- (30% HRR) intensity AE was effective at increasing corticospinal excitability. We also found that while we observed increased corticospinal excitability following 20 min of continuous moderate-intensity (50% HRR) AE, aerobic fitness was not related to the magnitude of change. Our results suggest that there is a lower bound intensity of AE that is effective at driving changes in cortical excitability, and that while individual-level characteristics are important predictors of response to AE, aerobic fitness is not. Overall these findings have implication for the way that AE is used to facilitate processes such as motor learning, where increased levels of cortical excitability and plasticity are favourable.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».