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Enregistrement W2025458407 · doi:10.1079/bjn2000224

Combined effects of red pepper and caffeine consumption on 24 h energy balance in subjects given free access to foods

2001· article· en· W2025458407 sur OpenAlexaff
Mayumi Yoshioka, Éric Doucet, Vicky Drapeau, Isabelle J. Dionne, Angelo Tremblay

Notice bibliographique

RevueBritish Journal Of Nutrition · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPepperCaffeineFood scienceAnimal scienceIngestionMedicineToxicologyChemistryInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of red pepper and caffeine ingestion on energy and macronutrient balances were examined in eight Caucasian male subjects. All subjects participated in two randomly assigned conditions: control and experimental (red pepper and caffeine). After ingesting a standardized breakfast, subjects ate three meals ad libitum (lunch, dinner and breakfast) and snacks which were served approximately 2 h after the lunch and dinner over a 24 h period. Two appetizers with or without 3 g red pepper) were given before lunch and dinner, and a drink (decaffeinated coffee with or without 200 mg caffeine) was served at all meals and snacks except for the after-dinner snack. It is also important to note that on the experimental day, 8.6 and 7.2 g red pepper were also added to lunch and dinner respectively. Red pepper and caffeine consumption significantly reduced the cumulative ad libitum energy intake and increased energy expenditure. The mean difference in energy balance between both conditions was 4000 kJ/d. Moreover, the power spectral analysis of heart rate suggested that this effect of red pepper was associated with an increase in sympathetic:parasympathetic nervous system activity ratio. These results indicate that the consumption of red pepper and caffeine can induce a considerable change in energy balance when individuals are given free access to foods.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,277 · 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.

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

Citations138
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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