Mechanical and Metabolic Responses with Exercise and Dietary Carbohydrate Manipulation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the effects of altered muscle glycogen content on the mechanical and metabolic responses to prolonged exercise of moderate intensity. METHODS: Eight volunteers (.VO2peak = 49.3 +/- 1.2 mL.kg(-1).min(-1)) cycled to fatigue on two occasions: after a 3-d low-carbohydrate diet (Lo CHO), which had been preceded by glycogen-depleting exercise, and then after a 3-d high-carbohydrate diet (Hi CHO). Metabolic and mechanical properties were assessed at both Lo CHO and Hi CHO before exercise (Pre), at 30 min of exercise (30 min), at fatigue in Lo CHO (Post 1), and again at fatigue after a brief rest (Post 2). RESULTS: For the Lo CHO cycle, time to fatigue averaged 66.7 +/- 4.5 and 9.5 +/- 1.7 min for Post 1 and Post 2, respectively. For Hi CHO, Post 2 time to fatigue was 64.9 +/- 6.3 min. Muscle glycogen was elevated (P < 0.05) by approximately 40% in Hi CHO compared with Lo CHO. Phosphocreatine, although higher (P < 0.05) by approximately 25% during exercise in Hi CHO, was not different at Pre. Similar but reciprocal effects (P < 0.05) were observed for inorganic phosphate and creatine. Force at low frequencies of stimulation was maximally reduced (P < 0.05) by approximately 26-38% by 30 min of exercise, regardless of condition. CONCLUSION: A 7-d exercise-dietary protocol leads to both an elevation in muscle glycogen and improved energy homeostasis during exercise. Although these adaptations may explain the improved cycle performance, they are not related to the progression of muscle fatigue as assessed statically at low frequencies of stimulation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».