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Enregistrement W4415151474 · doi:10.1249/mss.0000000000003795

Physical Activity and Exercise Intensity Terminology: A Joint American College of Sports Medicine (ACSM) Expert Statement and Exercise and Sport Science Australia (ESSA) Consensus Statement

2025· article· en· W4415151474 sur OpenAlexaff
David J. Bishop, Belinda R. Beck, Stuart Biddle, Keri L. Denay, Alessandra Ferri, Martin J. Gibala, Samuel Headley, Andrew M. Jones, Mary E. Jung, Matthew J-C Lee, Trine Moholdt, Robert U. Newton, Sophia Nimphius, Linda S. Pescatello, Nicholas J. Saner, C. Tzarimas

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerminologyCLARITYSports medicinePosition statementStatement (logic)Physical activityCardiorespiratory fitnessPerception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: The evidence supporting the many beneficial effects of physical activity, including exercise, is overwhelming. This has led to numerous publications, statements, and position stands providing evidence-based recommendations to realize the performance-enhancing and therapeutic benefits of exercise. However, one factor hampering research and limiting the adoption of these recommendations is the inconsistent use of terminology associated with different exercise intensities. The goal of this international group of researchers and practitioners, therefore, was to propose standardized physical activity and exercise intensity terminology that has utility across all ages, sexes, genders, physical abilities, conditions, applications, and activities. After much discussion, we propose a standard terminology for physical activity, exercise, and sport and human performance comprising five exercise intensities: very low, low, moderate, high, and very high. We also propose five different descriptors for the perception of effort that align with the five intensities we have suggested: very easy, easy, somewhat hard, hard, and very hard. To enable consistent use of these descriptors with both cardiorespiratory and resistance exercise, we suggest not using descriptors such as light, heavy, weak, or strong (which might be perceived as only being applicable to describing load). We appreciate that some fields have long-established terminology and may be reluctant to change. Nonetheless, at a minimum, the terminology proposed here allows for more clarity when comparing the different exercise intensity descriptors currently used by different fields. Finally, we hope this will be an important "first step" in harmonizing the descriptions of exercise intensity across the fields of physical activity for public health, exercise science, and sport science.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0060,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,006

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations28
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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