Aerobic Exercise Intensity: A Dose-Response Effect on Motor Adaptation and Learning
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Acute aerobic exercise (AEX) can enhance motor learning. While AEX intensity likely plays a key role, there is mixed evidence for AEX-enhanced motor skill acquisition and learning across a spectrum of exercise intensities. This may stem, in part, from inconsistent AEX parameters (i.e., intensity, structure, and duration) employed within and across studies. Additionally, evidence suggests that AEX can enhance a specific form of motor learning, namely motor adaptation. Moderate- and high-intensity AEX can increase motor adaptation, but evidence remains limited and inconsistent. Hence, the impact of AEX intensity on motor adaptation remains unclear. Here, we investigated the influence of AEX intensity on motor adaptation, while controlling for AEX structure and duration. Eighty young adults were assigned to four cycling AEX/Rest groups (n=20/group): 20 min of light (LIIT), moderate (MIIT), or high (HIIT) intensity interval training, or Rest (control). AEX consisted of four 3-min cycling intervals (LIIT, 35% heart rate reserve [HRR]; MIIT, 55%HRR; HIIT, 80%HRR) and 2-min active recovery (25%HRR). Participants practiced a visuomotor rotation task immediately after AEX/Rest (adaptation) and at a no-AEX 24 h retention test (motor learning). We found that: (1) all AEX intensities enhanced motor learning compared to Rest, and (2) HIIT enhanced motor adaptation and learning to the greatest extent, followed by MIIT then LIIT. This is the first study to demonstrate a dose-response effect of AEX intensity on motor adaptation and learning. Our results highlight the importance of considering intensity when prescribing AEX in sports and clinical contexts to promote motor learning.
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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».