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Enregistrement W7037341428

Efecto general y residual de un programa de entrenamiento multicomponente para adultos mayores. Componentes de la condición física, carga interna y adherencia

2020· other· es· W7037341428 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEl Repositorio Academico Digital de la UANL (Universidad Autónoma de Nuevo León) · 2020
Typeother
Languees
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiatoms and Algae Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirectorate for Biological Sciences
Mots-clésWork (physics)Context (archaeology)Limiting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Por lo tanto, realizar actividad fsica (AF) de manera regular, con una estructura establecida y una correcta planificacin, da como resultado una asociacin positiva hacia la salud, gracias a que se logra aumentar la condicin fsica y reducir el riesgo de morbilidad y mortalidad.De tal forma que ser activo fsicamente, puede tener un impacto en la mejora del estado de salud y funcionalidad en esta poblacin (Landinez, Contreras y Castro, 2012).El realizar ejercicio fsico tiene como finalidad mantener y mejorar el nivel de condicin fsica, lo cual se puede obtener a travs del entrenamiento, a partir de la planificacin de las cargas externa e interna del entrenamiento, en forma estructurada y repetitiva (Bompa, 2009;Fernndez-Castanys y Delgado, 2003;Lanier, 2005).La carga interna (estrs fisiolgico, biolgico y psicolgico relativo como respuesta a la carga externa del entrenamiento) es medible a travs de elementos fisiolgicos como la electromiografa, el consumo de oxgeno y la variabilidad de la frecuencia cardiaca (VFC), esta ltima refirindose a las diferencias o variaciones que hay en la frecuencia de los latidos cardiacos en un intervalo de tiempo.Esto permite monitorear el entrenamiento y evaluar aspectos como fatiga, recuperacin, adaptabilidad, entre otros (Buchheit, 2014), se trata de un mtodo no invasivo es de fcil acceso y comodidad.Sin embargo, la monitorizacin de la VFC an persiste en ser actualmente una vertiente poco estudiada en los AM (Albinet et al., 2010;da Silva et al., 2016), desde el rea de la actividad fsica para la salud.Actualmente, el concepto de condicin fsica saludable se define como el potencial que tiene un organismo vivo para enfrentarse a los retos fsicos, definindola como la unin del conjunto de las distintas capacidades fsicas del individuo (Fuentes, 2011).Bouchard y Shepard (1993) en el Modelo de Toronto de Condicin Fsica, Actividad Fsica y Salud, plantean que la condicin fsica saludable se integra por cinco componentes; 1. Morfolgico, el cual se basa en la composicin corporal, flexibilidad articular y densidad sea, 2. Muscular, compuesto por fuerza, potencia y resistencia, 3. Cardiorrespiratorio, basado en resistencia cardiorrespiratoria y presin arterial, 4. Metablico, constituido por la tolerancia a la glucosa y el metabolismo de las grasas

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,604
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,267 · 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