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Enregistrement W1877623283 · doi:10.13034/jsst.v8i2.75

How Does Caffeine Supplementation Affect Muscular Performance in Adolescent Males?

2015· article· en· W1877623283 sur OpenAlexvenueno aff
Jamaal Stewart

Notice bibliographique

RevueJournal of Student Science and Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoffee research and impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCaffeineEnergy expenditureAffect (linguistics)MedicineFood scienceHumanitiesPsychologyArtChemistryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Caffeine consumption has become increasingly popular among children, adolescents, and young adults around the world 15. Many consumers indicate that they ingest caffeinated beverages to increase their energy and compensate for insufficient sleep. The most common forms of supplementation include coffee, soda and energy drinks such as “Monster Energy” and “Red Bull”. Increased caffeinated beverage consumption, especially among youth, is controversial due to concerns surrounding the safety and effectiveness of caffeine supplementation. Caffeinated products are often marketed as enhancing physical performance; This review investigates the efficacy of caffeine supplementation on muscular performance, specifically in terms of muscle strength and endurance. The results demonstrate a variable response to caffeine, with multiple studies demonstrating an increase in muscular strength or endurance, while others showed no effect. Overall, studies lacked consistent evidence to support the hypothesis that caffeine supplementation has beneficial effects on muscular performance, regardless of the dose administered.La consomption du caféine est devenue très populaire parmi les enfants, les adolescents, et les adultes autour du monde. Plusieurs consommateurs indiquent qu'ils boivent les boissons raffinés comme source d'énergie ou pour remplacer le manque de sommeil. Les formes de caféine plus communes incluent le café, le soda, et les boissons d'énergie comme “Monster Energy” et “Red Bull”. L'augmentation des boissons cafféinés, particulièrement parmi les jeunes, est en controverse au sujet de l'efficace et sécurité de sa consomption. On voit souvent les avertissements des produits cafféinés comme les compléments actifs. Dans cette revue, j'ai examiné l'efficace de caféine comme complément actif pour la performance musculaire, particulièrement au sujet de la puissance et endurance. Les résultats démontrent une réponse variée au caféine ou quelques sujets ont obtenu une amélioration en leur puissance et endurance musculaire, mais autres sujets n'ont pas démontré des changements. En général, les recherches manquent l'évidence cohérent pour appuyer l'hypothèse que la consomption du caféine produit les effets avantageux au sujet de la performance musculaire, peu importe le dosage utilisé.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,333 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2015
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