Exercise in the workplace: examining the receptivity of practical and time-efficient stair-climbing “exercise snacks”
Notice bibliographique
Résumé
In the workplace, people are often sedentary for prolonged time and do not regularly engage in physical activity—two factors independently linked to premature morbidity and mortality. This study aimed to determine the receptivity of incorporating practical stair-climbing “exercise snacks” (Snacks; three isolated bouts of ascending 53–60 stairs performed sporadically throughout the day) into workplace settings compared to more traditional high-intensity interval training (HIIT; performed as three bouts of 53-60 stairs within a structured HIIT workout) and to explore if these exercise strategies could influence sedentary and physical activity behaviour. Fourteen participants (12 women; Mage = 38.9 ± 10.2 years) completed two supervised exercise trials (Snacks and HIIT) followed by 1 week participating in either form of exercise in their workplace. Ratings of perceived exertion (RPE), affective valence, enjoyment, and self-efficacy were measured at the supervised exercise sessions. During the follow-up period, sedentary behaviour and physical activity were measured with an accelerometer. Affective valence was more positive ( p = 0.03; η 2 p = 0.21) and there was a lower rise in RPE ( p = 0.01; η 2 p = 0.29) during Snacks than HIIT. Post-exercise enjoyment of, and self-efficacy towards, Snacks and HIIT were high and similar ( ps > 0.05). After the supervised trials, 10/14 of the participants preferred Snacks and 4/14 preferred HIIT ( p = 0.18). On days when participants chose to perform either exercise modality, the average number of sit-to-stands in a 24 h period was increased (48.3 ± 8.7 to 52.8 ± 7.8; p = 0.03; Hedge's g = 0.73) and moderate-to-vigorous physical activity tended to increase (21.9 ± 18.2 to 38.1 ± 22.1 min; p = 0.06; Hedge's g = 0.60) compared to days when they chose not to exercise. Stair-climbing exercise snacks may be an attractive approach to implement in the workplace setting and has potential to positively impact sedentary behaviour and physical activity metrics.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».