Environmental Influences on Performance of Human and Animal Athletes: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Environmental factors such as temperature, humidity, and altitude play a critical role in shaping athletic performance, influencing outcomes across both human and animal athletes. This systematic review and meta-analysis examined the impact of key environmental variables on endurance and strength-related performance. A comprehensive literature searches of PubMed, Scopus, and Web of Science (2000–2023) yielded 1,215 studies. Following rigorous screening, 45 studies met inclusion criteria, comprising 30 human and 15 animal studies. Inclusion criteria favored peer-reviewed studies reporting quantitative data on the performance effects of environmental exposures. Data were extracted and assessed independently by two reviewers using Cochrane Risk of Bias and Newcastle-Ottawa scales. Meta-analytic synthesis revealed that elevated temperature and humidity significantly reduced performance (temperature: SMD = -0.45, p < 0.001; humidity: SMD = -0.30, p < 0.01), while moderate altitude enhanced endurance performance (SMD = 0.25, p < 0.001) but reduced strength outcomes (SMD = -0.20, p < 0.05). Moderate heterogeneity was observed (I² = 45%). These findings highlight the need to consider environmental conditions in both training and competition planning. Future research should explore long-term adaptations to environmental stress, cross-species physiological comparisons, and the impact of extreme conditions across diverse athletic populations.
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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 | 0,017 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».