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Enregistrement W2108709553 · doi:10.1123/ijsnem.17.4.328

Well-Trained Endurance Athletes’ Knowledge, Insight, and Experience of Caffeine Use

2007· article· en· W2108709553 sur OpenAlexfundno aff
Ben Desbrow, Michael Leveritt

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sport Nutrition and Exercise Metabolism · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoffee research and impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Anti-Doping Agency
Mots-clésCaffeineAthletesMedicinePhysical therapyEndurance trainingPerceptionPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This descriptive cross-sectional study assessed the perceptions, knowledge, and experiences of caffeine use by athletes competing at the 2005 Ironman Triathlon World Championships. Questionnaires were distributed to 140 athletes (105 men and 35 women, 40.3 +/- 10.7 y old) representing 16 countries during prerace registration. A large proportion (73%) of these endurance athletes believe that caffeine is ergogenic to their endurance performance, and 84% believe it improves their concentration. The most commonly reported positive caffeine experiences related to in-competition use of cola drinks (65%) and caffeinated gels (24%). The athletes' ability to accurately quantify the caffeine content of common food items was limited. The most popular sources of caffeine information were self-experimentation (16%), fellow athletes (15%), magazines (13%), and journal articles (12%). Over half the athletes (53%) could not identify an amount of caffeine required to improve their triathlon performance. Mean (+/- standard deviation) suggested doses were 3.8 (+/- 3) mg/kg body weight. Few side effects associated with taking caffeine during exercise were reported.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil0,375

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations66
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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