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Enregistrement W7127967627 · doi:10.35603/sws.iscss.2025/s07.94

HYPOXIC CHAMBERS - THE USE OF HVAC SYSTEMS IN PROVIDING SPECIFIC TRAINING CONDITIONS OF ATHLETES

2025· article· W7127967627 sur OpenAlexaboutno aff
Angelika Mularz, Andrzej Pieta

Notice bibliographique

RevueSWS International Scientific Conference on Social Sciences · 2025
Typearticle
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHigh Altitude and Hypoxia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHVACHypoxia (environmental)Context (archaeology)Ventilation (architecture)AthletesAtmospheric pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypoxic chambers represent a significant advancement in simulating high-altitude conditions for athletic training, medical therapy, and physiological adaptation. Originating from HVAC technology, these controlled environments reduce oxygen concentration or atmospheric pressure to replicate elevations up to 6,500 meters, enabling users to train or adapt without leaving sea level. This paper outlines the physiological basis of hypoxia oxygen deprivation in tissues and explores its applications, including hypoxic training, intermittent hypoxic therapy, and the use of hypoxic tents. Various technological methods for generating hypoxic air are examined, such as nitrogen membrane separation, pressure swing adsorption (PSA), synthetic gas mixtures, and hypobaric simulation. Each approach is evaluated for its operational efficiency, environmental impact, and technical limitations. The environmental considerations of hypoxic chambers, particularly the use of refrigerants and electricity, are discussed within the context of EU and global regulations, including the F-gas Regulation and the Montreal Protocol. While these chambers offer great potential for performance enhancement and acclimatization, their further development must balance functionality with ecological responsibility, encouraging innovation in sustainable HVAC solutions.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,177
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,179 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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