Os efeitos do treino de resistência no excesso de peso: uma análise bibliométrica
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim of this study is to provide a thorough bibliometric analysis of resistance training methods in populations that are overweight. The objective is to present a comprehensive analysis of the present status of research on this particular topic and provide valuable recommendations to practitioners who are involved in this area. Materials and methods: We conducted a comprehensive analysis of the scientific literature on resistance training in overweight populations, covering the period from 1995 to 2024. A comprehensive search was performed in the Web of Science database using the keywords "resistance training" and "overweight." The search encompassed all pertinent information contained within the articles. The data were produced in BibTex format and then entered into the Bibliometrix program for analysis. Results: The examination showed that 60 countries and 281 periodicals published the 666 papers analyzed in this study between 1995 and 2024. Notable magazines include "Medicine and Science in Sports and Exercise" and the "Journal of Strength and Conditioning Research." The results also indicate substantial author collaboration and strong cooperation across countries, with the United States, Canada, Brazil, Australia, and Iran being the primary collaborating nations. Conclusions: Given the persistently high incidence of overweight, it is imperative to investigate exercise treatments that are effective. Recent research has indicated a growing interest in using resistance training as a means of addressing overweight issues. This upward trend is projected to persist in the future. This emphasizes the gravity of obesity as a matter of public health and showcases the efficacy of resistance training as an intervention strategy.
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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 | 0,016 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,154 | 0,197 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».