MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2414157483 · doi:10.1249/jsr.0000000000000180

Nutrition to Support Recovery from Endurance Exercise

2015· article· en· W2414157483 sur OpenAlexaff
Daniel R. Moore

Notice bibliographique

RevueCurrent Sports Medicine Reports · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysical therapyPain medicineSports medicineEndurance trainingSports nutritionPhysical medicine and rehabilitationIntensive care medicineAthletesAnesthesiologyAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proper nutrition is vital to optimize recovery after endurance exercise. Dietary carbohydrate and protein provide the requisite substrates to enhance glycogen resynthesis and remodel skeletal muscle proteins, respectively, both of which would be important to rapidly restore muscle function and performance. With short recovery windows (<8 h), coingestion of these macronutrients immediately after exercise can synergistically enhance glycogen resynthesis and rapidly stimulate muscle protein synthesis (MPS), the latter of which is augmented by protein ingestion alone. Consuming frequent meals throughout the day containing adequate carbohydrate (according to training intensity) and protein (approximately 0.25 g·kg) will help fully restore muscle glycogen and sustain maximal daily rates of MPS over prolonged (8 to 24 h) recovery periods. Given the complementarity of these macronutrients, endurance athletes aiming to maximize postexercise recovery to maintain or enhance subsequent exercise performance should target a nutrition strategy that features optimal ingestion of both carbohydrate and protein.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil0,816

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeSans objet
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

Citations62
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent Sports Medicine ReportsMême sujetMuscle metabolism and nutritionTravaux en français237 207