Notice bibliographique
Résumé
More than one-half of university students in the United States and Canada are not active enough to gain health benefits. Enjoyment of exercise proposes a feasible solution to the absence of motivation surrounding physical activity. The purpose of this study is to compare the differences in reported enjoyment between upper and lower body cycling graded exercise to exhaustion (GXT). Seven university students (23 ± 3 years old; 26 ± 4 kg/m2) performed two randomized graded exercise tests on different days: one for upper body, one for lower body. Feeling Scale (FS) measured the affective response during exercise. Post-exercise enjoyment values were recorded 15 minutes after concluding GXT using the Physical Activity Enjoyment Scale (PACES), which has been shown to be a valid and reliable measure of physical activity enjoyment. Paired t-tests were used to evaluate mean differences between upper and lower body GXT enjoyment scores. Rank biserial correlations and Cohen's d values were used to evaluate effect size for the non-parametric and parametric analyses. Alpha level was set a priori at p < 0.05. Means and standard deviations were calculated for PACES, age, and BMI. No significant differences were found for enjoyment (p=0.162) between upper (104.3 ± 12.6) and lower-body cycling (97.8 ± 15.3). Notable effect sizes were found for the PACES Total and several subscales (Enjoy/Hate, Pleasant, and Contentment). No significant differences were found for the FS at ventilatory threshold (p=0.586) or at maximal aerobic power (p=0.670) between the upper and lower body GXT trials. More research is needed to explore exercise enjoyment across different exercise modes and provide a more particular evaluation of PACES subscales. Further research should aim to compare enjoyment levels across different physical activity levels (e.g., low, moderate, high), between sexes and within diverse populations.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».