The effects of passive heating and subsequent exercise in the heat on lipid metabolism
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study was to examine the effects of heat exposure on lipid metabolism during passive heating and subsequent exercise in the heat by focusing on changes in whole‐body lipid utilization and plasma lipids. Male participants (n=8) were passively heated for 120 min at 42°C, then exercised on a treadmill in the heat at 50% VO2peak for 30 min (HEAT), and on a separate occasion followed the same procedure at 23°C (CON). Results showed that whole‐body lipid utilization rates were not different between HEAT and CON during passive heating and during exercise. At rest, non‐esterified fatty acid (NEFA) concentrations were significantly higher following passive heating (618 ± 59 μmol/l) compared to CON (391 ± 51 μmol/l). The same trend was observed following exercise (2036 ± 183 μmol/l and 1350 ± 147 μmol/l for HEAT and CON respectively). Triglyceride, phospholipid and cholesterol levels were not different between HEAT and CON following passive heating or exercise. We conclude that heat exposure results in higher circulating NEFAs both at rest and during exercise without significant changes in whole‐body lipid utilization. CIHR graduate student scholarship and NSERC to F. Haman
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».