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Enregistrement W2067535811 · doi:10.1242/jeb.023796

THE REAL TASTE OF VICTORY

2009· article· en· W2067535811 sur OpenAlexaff
Jodie L. Rummer

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesSweetnessTasteWine tastingPsychologyVictoryCalorieArtificial SweetenerFood scienceMedicineChemistryPhysical therapyEndocrinologySugarNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The `taste of victory' is a phrase many associate with trained athletes preparing for intense competition. Indeed, Ed Chambers and colleagues at the University of Birmingham and Manchester Metropolitan University have started unravelling the physiology behind that phrase. When a cyclist swigs a sports drink prior to a race, we relate the energy boost to the sugary calories ingested. However, there may be more to this effect than the pure metabolic benefits of ingesting carbohydrates, as the benefits are lost if the carbohydrates are infused intravenously. Chambers' team hypothesized that because some taste receptors are connected to the brain region responsible for pleasure and reward, this boost phenomenon may start in the athlete's mouth. They wondered whether carbohydrates stimulate the brain so that it motivates the body to physiologically prepare to perform.Chambers' team tested this idea with trained cyclists exercising for 1 h. To determine whether sweetness or perceived calories influenced exercise,athletes rinsed their mouths prior to exercise with a `drink' containing artificial sweetener alone, artificial sweetener and sweet carbohydrate, or artificial sweetener and non-sweet carbohydrate. All three solutions tasted the same so that the athletes were unable to identify whether their mouth-rinse had included calories, which may have influenced their performance.The results revealed that the athletes completed a set amount of work 2%faster having tasted the sweetened and unsweetened carbohydrate solutions compared with athletes that had tasted the carbohydrate-free, artificially sweetened solution. Athletes also exercised with 3% more power after tasting the sweet carbohydrate solution. This suggested that performance enhancement may be independent of `sweetness' and more closely related to a drink's perceived caloric value.Next, Chambers and colleagues decided to use functional magnetic resonance imaging (fMRI), which detects brain activity via changes in blood flow, to determine how the athletes' brains responded to the different drinks. The sweet carbohydrate solution activated regions of the brain associated with emotions and eating behaviours, which are suppressed when a person is not hungry. This is a typical response to food, and not thought uniquely related to exercise. Non-sweet carbohydrates activated the same region of the brain but additionally activated regions thought to perceive energy and those associated with motivation and reward.Chambers' team believes that carbohydrates stimulate non-sweet receptors that activate the brain to enhance performance in similar ways that other stimulants, like caffeine, do. The response tempers messages coming from the body that accompany intense exercise like muscle fatigue, joint pain and increased temperature that could inhibit performance. When stimulated, these new taste receptors tell the brain, `you can do it!' Chambers' research,therefore, suggests that the brain could be dictating performance before the muscles, heart or lungs. So, if this `brain-before-body' phenomenon is influencing human performance, imagine what we could be missing when studying other high performance animals! Do other animals even need this motivational input like we do? If so, Chambers' idea could really change the way we assess exercise activities like migration, predator evasion and prey capture in other organisms; the potential for pre-performance brain input could be huge!Meanwhile humans, if you're getting ready for that big race, just remember to treat your tongues first.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2009
Routes d'admission1
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