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Enregistrement W4407253775 · doi:10.31219/osf.io/jg2ps_v2

Air pollution and performances in outdoor sports: a systematic review and meta-analysis of short-terms associations

2025· review· en· W4407253775 sur OpenAlexafffund
Paquito Bernard, Valérie Bougault, Thomas A. Deshayes, Caille, Louis Hognon, Martinet, Johan Caudroit, Adewale, Ahmed Jérôme Romain, Tarik Benmarhnia, Guillaume Chevance

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart InstituteInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésContext (archaeology)Meta-analysisAir pollutionNitrogen dioxideAir quality indexAthletesEnvironmental healthFootballElite athletesParticulatesEnvironmental sciencePsychologyMedicineMeteorologyPhysical therapyGeographyChemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laboratory studies suggest that high concentrations of particles matter (diameter<2.5 mm [PM2.5]) and ozone (O3) may reduce sport performances at short term. However, a systematic review of literature examining whether air pollution has an effect on sport performances in real situations is missing.Seven databases were searched for articles which examined the association between particulate (PM2.5, PM10, PMCoarse), gaseous (O3, sulfur dioxide [SO2], nitrogen dioxide [NO2], carbon monoxide [CO], and index (Air Quality Index [AQI]) of air pollutants and sport performances in real context. We included observational studies with objective measures of air pollution and performances. They were categorized into endurance, power/speed, technical performances. Harvest plots were used to summarize the findings. When appropriate, meta-analyses were completed to evaluate the strength of the associations. Over 200 reported associations from 23 articles were examined. Participants were primarily elite athletes. The majority of studies examined football (n = 9), and endurance sports (n = 10). Overall, no consistent associations were observed for AQI, PM2.5, or NO₂ and performances. We found that exposure to O3 was associated with reduced sports performance, (d = -0.33, 95%CI: -0.65 –0.02 [all performances]; d = -0.54, 95%CI: -1.02 -0.04) [endurance performances]). An absence of significant association between AQI, PM2.5, or NO2 exposure and sports performance is clearly supported by our systematic review and meta-analyses. Higher O3 concentration could impair sport performances in real context. For short-term exposures to CO, PM10, and SO₂, no definitive conclusions can be drawn due to the limited number of studies.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,036
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,278 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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