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Enregistrement W4387811938 · doi:10.1249/fit.0000000000000916

The Coming of Age of Resistance Exercise as a Primary Form of Exercise for Health

2023· article· en· W4387811938 sur OpenAlexaff
Stuart M. Phillips, K. Jasmin, Eric S. Rawson

Notice bibliographique

RevueACSMʼs Health & Fitness Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensMcMaster UniversityInternational Collaboration On Repair DiscoveriesResearch CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiorespiratory fitnessResistance trainingResistance (ecology)Aerobic exercisePhysical fitnessPhysical therapyMedicinePsychologyPhysical activityMental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Apply it! By reading this article, the health and fitness professional will learn: • Physical activity guidelines emphasize the performance of aerobic exercise for health and often indicate that resistance exercise can be beneficial; however, emerging evidence shows that resistance exercise is often as effective as aerobic for many aspects of health. • Resistance exercise participation can benefit several health aspects: cardiorespiratory health, vascular health, muscle oxidative capacity, mental health, muscle hypertrophy, strength, and power. • To support clients in sticking to their program, use strategies like monitoring (you and your client keeping track of how much resistance exercise they are doing), action planning (scheduling when, where, and how they will do their resistance exercise), and highlighting the health and emotional benefits of resistance exercise that are relevant to your client.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,317 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations29
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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