Thermometry, Calorimetry, and Mean Body Temperature during Heat Stress
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Heat balance in humans is maintained at near constant levels through the adjustment of physiological mechanisms that attain a balance between the heat produced within the body and the heat lost to the environment. Heat balance is easily disturbed during changes in metabolic heat production due to physical activity and/or exposure to a warmer environment. Under such conditions, elevations of skin blood flow and sweating occur via a hypothalamic negative feedback loop to maintain an enhanced rate of dry and evaporative heat loss. Body heat storage and changes in core temperature are a direct result of a thermal imbalance between the rate of heat production and the rate of total heat dissipation to the surrounding environment. The derivation of the change in body heat content is of fundamental importance to the physiologist assessing the exposure of the human body to environmental conditions that result in thermal imbalance. It is generally accepted that the concurrent measurement of the total heat generated by the body and the total heat dissipated to the ambient environment is the most accurate means whereby the change in body heat content can be attained. However, in the absence of calorimetric methods, thermometry is often used to estimate the change in body heat content. This review examines heat exchange during challenges to heat balance associated with progressive elevations in environmental heat load and metabolic rate during exercise. Further, we evaluate the physiological responses associated with heat stress and discuss the thermal and nonthermal influences on the body's ability to dissipate heat from a heat balance perspective. © 2013 American Physiological Society. Compr Physiol 3:1689‐1719, 2013.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».