Caffeine restores engagement speed but not shooting precision following 22 h of active wakefulness.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current military missions occasionally require combat readiness of soldiers who might be experiencing a sustained period of activity without sleep. Strategies to overcome the debilitating effects of sleep deprivation include the ingestion of caffeine. Unknown is the efficacy of caffeine use on specific elements of target detection and marksmanship following a modest period of sustained wakefulness. METHODS: There were 20 subjects (mean +/- SD of 26.7 +/- 7.2 yr of age, 179 +/- 6 cm in height, and 84.5 +/- 10.8 kg in weight) who participated in double-blind caffeine and placebo trials where each trial involved a 24-h control period (with sleep) followed by 22 h of mixed mental and physical activity with no sleep. At the end of this period, subjects engaged in a 1-h rifle-shooting task. Subjects ingested 400, 100, and 100 mg of caffeine or placebo at 7.5, 3, and 0 h, respectively, prior to shooting. Measures of shooting performance included target engagement time (between target appearance and firing), friend-foe discrimination, accuracy, and precision. RESULTS: Most measures of performance were degraded in the placebo sleep-deprived condition, but only the target engagement time and the number of shots fired were restored by caffeine ingestion. CONCLUSIONS: These findings concur with other research involving different periods of sleep deprivation, and indicate that the cognitive component of the shooting task (i.e., target detection) can benefit from caffeine whereas the psychomotor component (marksmanship) does not. It appears that once the target is detected, the subject is sufficiently aroused to engage the target regardless of the subject's level of alertness prior to detection.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».