Caffeine, Exercise and the Brain
Notice bibliographique
Résumé
Caffeine can improve exercise performance when it is ingested at moderate doses (3-6 mg/kg body mass). Caffeine also has an effect on the central nervous system (CNS), and it is now recognized that most of the performance-enhancing effect of caffeine is accomplished through the antagonism of the adenosine receptors, influencing the dopaminergic and other neurotransmitter systems. Adenosine and dopamine interact in the brain, and this might be one mechanism to explain how the important components of motivation (i.e. vigor, persistence and work output) and higher-order brain processes are involved in motor control. Caffeine maintains a higher dopamine concentration especially in those brain areas linked with 'attention'. Through this neurochemical interaction, caffeine improves sustained attention, vigilance, and reduces symptoms of fatigue. Other aspects that are localized in the CNS are a reduction in skeletal muscle pain and force sensation, leading to a reduction in perception of effort during exercise and therefore influencing the motivational factors to sustain effort during exercise. Because not all CNS aspects have been examined in detail, one should consider that a placebo effect may also be present. Overall, it appears that the performance-enhancing effects of caffeine reside in the brain, although more research is necessary to reveal the exact mechanisms through which the CNS effect is established.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».