MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W22385800 · doi:10.1096/fasebj.21.6.lb107

Low doses of caffeine late in exercise improve cycling time trial performance

2007· article· en· W22385800 sur OpenAlexaff
Jason L. Talanian, Lawrence L. Spriet

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyclingCaffeineTime trialHeart rateBlood lactateAnimal scienceChemistryMedicineInternal medicineBlood pressureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moderate and high doses of caffeine (>300 mg) have been shown to improve endurance exercise performance in a variety of laboratory and field tests. The present study investigated the effects of low caffeine doses given late in exercise on cycling time trial (TT) performance. Fifteen (11 male, 4 female) competitive cyclists (22.5 ± 0.9 yr, 69.3 ± 2.6 kg, 64.6 ± 1.9 ml/kg/min) completed three randomized cycling trials. Each trial consisted of 2 hr cycling at ~60% VO 2 peak with five simulated hill climbs (~85% VO 2 peak for 2 min) and descents (50 W for 40 s) followed by a TT where subjects completed 6 kJ of work/kg BW as quickly as possible (25–30 min). Subjects were given a carbohydrate‐electrolyte solution (CES) (3ml/kg BW) prior to cycling and at 20, 40 and 60 min during exercise. At 80 min, subjects were given 350 ml CES with either, no caffeine (PL), 100 mg caffeine (CAF1) or 200 mg caffeine (CAF2). Body mass was maintained and heart rate, VO 2 , RER, and blood glucose responded similarly during all trials. The TT was completed in 1720 ± 38.2 s in PL and 65 s faster in CAF1 (1655 ± 32.8 s) and 124 s faster in CAF2 (1596 ± 22.5 s). Blood lactate was significantly higher following both CAF trials compared to the PL.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB Journal→Même sujetMuscle metabolism and nutrition→Travaux en français237 207→