Cross-sectional and longitudinal neural predictors of physical activity and sedentary behaviour from a 6-month randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
A sedentary lifestyle offers immediate gratification, but at the expense of long-term health. It is thus critical to understand how the brain evaluates immediate rewards and long-term health effects in the context of deciding whether to engage in moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) or sedentary behaviour (SB). In this secondary analysis of a 6-month randomized controlled trial to increase MVPA and reduce SB among community-dwelling adults, we explored how neural activity during an executive control task was associated with MVPA and SB levels. At baseline, a subset of participants (n = 26/61) underwent task-based functional magnetic resonance imaging (fMRI) to examine neural activity underlying executive control using the Now/Later task. MVPA and SB were measured objectively using the Sensewear Mini at baseline, and 2, 4, and 6 months follow-up. We then examined the associations of baseline neural activation underlying executive control with: (1) baseline MVPA or SB; and (2) changes in MVPA and SB over 6 months. Our results determined that there is a complex neurocognitive system associated with MVPA levels, while SB appears to lack any neurocognitive control. In other words, MVPA appears to require neurocognitive effort, while SB may be the default behavioural pattern in adults.
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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».