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Enregistrement W2321235781 · doi:10.1097/00042752-200207000-00003

Informed Decision-Making on Sympathomimetic Use in Sport and Health

2002· review· en· W2321235781 sur OpenAlexaff
Ron A. Bouchard, Anna R. Weber, Jonathan D. Geiger

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of Sport Medicine · 2002
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacology and Obesity Treatment
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on Aging
Mots-clésMedicineAthletesAgency (philosophy)Elite athletesMedical prescriptionAction (physics)EliteHealth benefitsPharmacologyPhysical therapyTraditional medicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The International Olympic Committee, the World Anti-Doping Agency, and International Sport Federations have banned and restricted the use of many stimulants including prescription and over-the-counter medications and dietary supplements. In addition to elite athletes, people of all ages use stimulants in attempts to improve athletic performance, alter body composition, and increase levels of energy. Here we introduce a seven-stage model designed to facilitate informed decision-making by individuals taking or thinking of taking stimulants for sport, health, and/or appearance reasons. We review for amphetamines, over-the counter sympathomimetics, and caffeine their performance-enhancing and performance-degrading effects, health benefits and mechanisms of action, medical side effects, and legal, ethical, safety, and financial implications.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,222
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,310 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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