Reliability of methods to measure energy expenditure during and after resistance exercise
Notice bibliographique
Résumé
The primary purpose of this study was to assess the reliability of 3 methods estimating energy expenditure (EE) during and in response to resistance exercise. Ten males (aged 29.4 ± 10.2 years) with ≥2 months resistance training (RT) experience performed 3 training sessions incorporating the bench press and back-squat; sessions were separated by 48 to 72 h. Total energy expenditure (TEE) was estimated using a Suunto T6D Heart Rate Monitor and 2 methods (named "Scott" and "Magosso") that used oxygen uptake and blood lactate measurements to determine aerobic and anaerobic energy expenditure (AnEE). For TEE, relative reliability for both the Scott and Magosso methods remained "nearly perfect" across all testing days for the bench press and back-squat; with interclass correlations (ICC) > 0.93 and percentage of the typical error measurement (TEM%) below 5.8%. The heart rate method showed moderate variability between testing days for both exercises; ICCs ranged between 0.66-0.92 with TEM% between 18%-37% during the bench press and 11%-17% during the back-squat. The estimation of AnEE showed that the Scott and Magosso methods had "strong" to "very strong" relative reliability for both exercises; however, a low absolute reliability was observed. Mean EE was significantly higher in the Scott and Magosso methods during the bench press >912 kJ and back-squat >1170 kJ, with the heart rate method estimating 358 kJ and 416 kJ. The Scott and Magosso methods showed a high degree of reliability between testing days when measuring EE. Heart rate methods may significantly underestimate EE during and in response to RT.
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».