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Enregistrement W2034941969 · doi:10.1097/00005768-200105001-01537

LIMITS TO FAT OXIDATION BY SKELETAL MUSCLE DURING EXERCISE

2001· article· en· W2034941969 sur OpenAlexaff
Lawrence L. Spriet, John A. Hawley, Louise M. Burke, Jørn Wulff Helge, Mark Hargreaves

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkeletal muscleInternal medicinePhysical medicine and rehabilitationMedicineChemistryEndocrinologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compared with the body's stores of carbohydrate, endogenous fat depots are large and represent a potentially unlimited source of fuel for oxidation by skeletal muscle during aerobic exercise. However, fatty acid (FA) oxidation by muscle is limited, especially at the exercise intensities sustained by athletes during training and competition. This symposium will focus on nutritional interventions that promote FA oxidation, attenuate the rate of muscle glycogen utilization and modify subsequent exercise capacity and detail the mechanisms that underlie such perturbations. Dr. Spriet will provide an overview of the regulation of FA oxidation by skeletal muscle during exercise. Dr. Hawley will then discuss the impact of altering FA availability on substrate utilization and exercise performance. Dr. Burke and Dr. Helge will present data on the effects of both short-term (<7d) and long-term (>7d) adaptation to a high-fat diet on metabolism, training capacity and performance during endurance and ultra-endurance exercise. Finally, Dr. Hargreaves will discuss the effects of a high-fat diet on gene expression in skeletal muscle. This symposium will highlight the results of new investigations that have utilized various nutritional strategies to increase FA oxidation by muscle during exercise, as well as providing a state-of-the-art synopsis of our current knowledge of the regulation of FA oxidation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,301
Écart entre enseignants0,280 · 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.

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

Citations1
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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