Nitrate Supplementation’s Improvement of 10-km Time-Trial Performance in Trained Cyclists
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Six days of dietary nitrate supplementation in the form of beetroot juice (~0.5 L/d) has been reported to reduce pulmonary oxygen uptake (VO₂) during submaximal exercise and increase tolerance of high-intensity work rates, suggesting that nitrate can be a potent ergogenic aid. Limited data are available regarding the effect of nitrate ingestion on athletic performance, and no study has investigated the potential ergogenic effects of a small-volume, concentrated dose of beetroot juice. The authors tested the hypothesis that 6 d of nitrate ingestion would improve time-trial performance in trained cyclists. Using a double-blind, repeated-measures crossover design, 12 male cyclists (31±3 yr, VO2peak=58±2 ml·kg⁻¹·min⁻¹, maximal power [Wmax]=342±10 W) ingested 140 ml/d of concentrated beetroot (~8 mmol/d nitrate) juice (BEET) or a placebo (nitrate-depleted beetroot juice; PLAC) for 6 d, separated by a 14-d washout. After supplementation on Day 6, subjects performed 60 min of submaximal cycling (2×30 min at 45% and 65% Wmax, respectively), followed by a 10-km time trial. Time-trial performance (953±18 vs. 965±18 s, p<.005) and power output (294±12 vs. 288±12 W, p<.05) improved after BEET compared with PLAC supplementation. Submaximal VO₂ was lower after BEET (45% Wmax=1.92±0.06 vs. 2.02±0.09 L/min, 65% Wmax 2.94±0.12 vs. 3.11±0.12 L/min) than with PLAC (main effect, p<.05). Whole-body fuel selection and plasma lactate, glucose, and insulin concentrations did not differ between treatments. Six days of nitrate supplementation reduced VO₂ during submaximal exercise and improved time-trial performance in trained cyclists.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle