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Enregistrement W4386845105 · doi:10.1080/1091367x.2023.2258869

Are We Getting the Full Picture? A Systematic Review of the Assessment of Resistance Training Behavior

2023· review· en· W4386845105 sur OpenAlexaff
Justin Kompf, Ryan E. Rhodes

Notice bibliographique

RevueMeasurement in Physical Education and Exercise Science · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResistance trainingPsychologyApplied psychologyPsychological interventionSystematic reviewResistance (ecology)Inclusion (mineral)Strength trainingConstruct validityConstruct (python library)Aerobic exercisePhysical therapyPsychometricsMEDLINEClinical psychologyMedicineSocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The measurement of resistance training (RT) is often based on adaptations of aerobic physical activity measures which may not contain the elements necessary to assess RT. The purpose of this systematic review was to examine what measures are used to assess RT and appraise their composition. Specifically, the inclusion of frequency, duration, intensity, the use of major muscle groups, reps, and sets. Search terms included “resistance training,” “strength training,” OR “weight training” AND “behavior” OR “participation.” Studies were evaluated based on whether RT measures assessed the key components of participation. In the 92 included studies, only one of the six components of the RT recommendations was assessed on average. This was almost exclusively frequency. Many assessments of RT were adapted from aerobic measures without rigorous validity evidence. Construct validity in RT measurement may lead to improved public health recommendations, surveillance of behavior, and precision in determining effective interventions and correlates.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,007
Bibliométrie0,0120,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,245
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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