Different neurotransmitters are included the exercise fatigue in different humidity and heat environments
Notice bibliographique
Résumé
This study examined whether different neurotransmitters are presented at exercise fatigue in different temperature and relative humidity (RH) environments in athletes. Eight trained male athletes performed exercise in five different environmental conditions: 21°C/20% RH (Normal); 33°C/20 % RH (Hot 20%), 33°C/40% RH (Hot 40%), 33°C/60% RH (Hot 60%), and 33°C/80% RH (Hot 80%). Exercise group performed VO 2 max test in five conditions. Blood samples were taken pre‐ and post‐exercise and analyzed for noradrenaline (NA), adrenaline (Ad), dopamine (DA), serontonin (5‐HT), 5‐hydroxyindoleacetic acid (5‐HIAA), prolactin (PRL). Compare to Normal condition, Hot 20%, Hot 40% and Hot 80% have lower VO 2 max ( P < 0.05). A comparison between the means indicated that in Hot 20%, Hot 40%, Hot 60% and Hot 80% conditions the RPEmax was higher than the Normal condition ( P < 0.01 or P < 0.05). There was a significant effect for time in NE ( P < 0.0001), PRL ( P < 0.0001), 5‐HT ( P = 0.002), 5‐HIAA ( P = 0.029), DA ( P = 0.016) during exercise in different conditions. However, Ad did not show any significant effect between pre and post exercise ( P >; 0.05). In different humidity and heat environments, exercise fatigue is determined by the collaboration of the different neurotransmitter systems, with the most important role possibly being for the NE, 5‐HT and DA. This work was supported by Grants from Ministry of Science and Technology of the People's Republic of China (2010–05).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».