Assessing the Physiological Cost of Active Videogames (Xbox Kinect) Versus Sedentary Videogames in Young Healthy Males
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives: The aims of this study were twofold: (1) to compare the physiological costs of active videogames (AVGs) and sedentary videogames (SVGs) and (2) to compare the exercise intensities attained during AVGs with the exercise intensity criteria for moderate and vigorous physical activity, as stated in current physical activity recommendations for improving public health. Materials and Methods: Nineteen young males participated in the study (age, 23 ± 3 years; height, 178 ± 6 cm; weight, 78 ± 15 kg). Participants completed a maximum oxygen uptake ( \documentclass{aastex}\usepackage{amsbsy}\usepackage{amsfonts}\usepackage{amssymb}\usepackage{bm}\usepackage{mathrsfs}\usepackage{pifont}\usepackage{stmaryrd}\usepackage{textcomp}\usepackage{portland, xspace}\usepackage{amsmath, amsxtra}\pagestyle{empty}\DeclareMathSizes{10}{9}{7}{6}\begin{document} $$\dot{{\rm V}}{\rm O}_{2\max}$$ \end{document} ) test and a gaming session, including AVGs (“Reflex Ridge,” “River Rush,” and “Boxing” for the Microsoft [Redmond, WA] Kinect™) and SVGs (“FIFA 14” [Electronic Arts, Burnaby, BC, Canada] and “Call of Duty” [Activision, Santa Monica, CA]). Heart rate (HR) and oxygen uptake \documentclass{aastex}\usepackage{amsbsy}\usepackage{amsfonts}\usepackage{amssymb}\usepackage{bm}\usepackage{mathrsfs}\usepackage{pifont}\usepackage{stmaryrd}\usepackage{textcomp}\usepackage{portland, xspace}\usepackage{amsmath, amsxtra}\pagestyle{empty}\DeclareMathSizes{10}{9}{7}{6}\begin{document} $$\dot{{\rm V}}{\rm O}_{2}$$ \end{document} ) were recorded continuously during all videogames. Rating of perceived exertion (RPE) was taken every 3 minutes during AVGs and SVGs. Energy expenditure (EE), expressed as metabolic equivalents (METs), was calculated. One MET was defined as the volume of oxygen consumed at rest in a seated position and is equal to 3.5 mL of O 2 /kg of body mass/minute. The exercise intensity for each game was expressed as a percentage of \documentclass{aastex}\usepackage{amsbsy}\usepackage{amsfonts}\usepackage{amssymb}\usepackage{bm}\usepackage{mathrsfs}\usepackage{pifont}\usepackage{stmaryrd}\usepackage{textcomp}\usepackage{portland, xspace}\usepackage{amsmath, amsxtra}\pagestyle{empty}\DeclareMathSizes{10}{9}{7}{6}\begin{document} $$\dot{{\rm V}}{\rm O}_{2\max}$$ \end{document} and percentage of age-predicted maximum HR (HR max ). Results: Exercise intensity (percentage HR max , percentage \documentclass{aastex}\usepackage{amsbsy}\usepackage{amsfonts}\usepackage{amssymb}\usepackage{bm}\usepackage{mathrsfs}\usepackage{pifont}\usepackage{stmaryrd}\usepackage{textcomp}\usepackage{portland, xspace}\usepackage{amsmath, amsxtra}\pagestyle{empty}\DeclareMathSizes{10}{9}{7}{6}\begin{document} $$\dot{{\rm V}}{\rm O}_{2\max}$$ \end{document} , and RPE) and EE (METs) were significantly higher during active gaming compared with sedentary gameplay ( P < 0.01). AVGs elicited moderate levels of exercise intensity (64–72 percent HR max ) in line with current recommended physical activity guidelines. Conclusions: Our results indicate AVGs provoke physiological responses equivalent to a moderate-intensity physical activity.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle