Sudomotor activity and heat balance with serial cooling and heating of thermosensors in the esophagus and stomach
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed heat balance parameters and characterized transient sweating responses on the forehead following graded changes in local temperature of the esophagus and stomach from ingesting water of different temperatures. Seven male participants cycled for 75‐min in a temperate environment while ingesting four 3.2 mL·kg −1 boluses of either 1.5°C, 10°C, 37°C or 50°C water, 5‐min before, and 15, 30 and 45‐min after the start of exercise at 50% VO 2max . Whole‐body sweat loss (WBSL), rectal temperature ( T re ), mean skin temperature ( T sk ) and local sweat rate on the forehead ( SR head ) were measured throughout. Evaporative heat loss from sweating ( E sk ), respiratory heat loss, dry heat losses and heat exchange with ingested water were subsequently calculated to estimate net body heat storage ( S ). Despite no differences in T re or T sk , the onset time for sudmotor activity on the forehead was significantly greater with declining fluid temperature (P<0.05), and both mean SR head throughout exercise and WBSL was significantly lower with 1.5°C compared to 50°C water ingestion (P=0.002). Values for S were significantly greater following 1.5°C water ingestion relative to 50°C (P=0.033), indicating a disproportionate reduction of thermoregulatory sweating, and therefore E sk , relative to the internal heat transfer with 1.5°C water. It is proposed that these data present evidence of independent thermoafferent processes arising from changes in local temperature of the esophagus and/or stomach. Funding for the study was provided by a NSERC discovery grant.
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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) | 0,001 | 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 ».