“But will they do it?” Challenging assumptions and incivility in the academic discourse on high-intensity interval training
Notice bibliographique
Résumé
Debate over whether to promote high-intensity interval training (HIIT) in public-health contexts has centred on assumptions that people will have negative psychological responses to HIIT, leading to poor adoption and adherence. We challenge these assumptions through reviews of (1) studies that have measured psychological responses to HIIT and (2) studies that have measured adherence to HIIT protocols in supervised or unsupervised settings. Overall, the evidence suggests that HIIT is just as enjoyable as moderate-intensity continuous training (MICT). In supervised situations, on average, adherence is similarly high for HIIT and MICT (>89%). In unsupervised situations, adherence is similarly lower for both HIIT and MICT (<69%). Based on these findings, we recommend that attention be directed toward improving behaviour-change and maintenance for all types of exercise. Resources are better spent addressing fundamental questions about exercise initiation and adherence, than perpetuating a vitriolic and uncivil debate over the value of HIIT versus MICT. We discuss how debate, incivility, and bullying undermine scientific progress and we issue a call for respectful, civil dialogue in academic HIIT discussions. We conclude with recommendations that can be used by all members of the scientific community to practice, champion, and defend civil discourse.
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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 | 0,027 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».