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Enregistrement W2495161526 · doi:10.5539/ijps.v8n3p154

Effects of Drinking Cows’ Milk at Breakfast in Promoting Sleep-Health in Japanese University Athletes

2016· article· en· W2495161526 sur OpenAlexvenueno aff
Takahiro Kawada, Yuri Takamori, Miyo Nakade, Fujiko Tsuji, Milada Krejčí, Teruki Noji, Hitomi Takeuchi, Tetsuo Harada

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Psychological Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronotypeMorningAthletesClubPsychologyMedicineMealAnimal sciencePhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>This study evaluates the effects of milk intake for 20 days at breakfast on diurnal type (chronotype), sleep habits and soccer performance in Japanese university male athletes attending a university soccer club. Seventy three athletes were asked to take 200 ml of cows’ milk at breakfast for 21 consecutive days during November and December, 2014. Twenty athletes attending the same soccer club did not drink cows’ milk for the same period of time and acted a control group.<strong> </strong>An integrated questionnaire was administered twice, before the intervention period and 1 month after it to all 93 participants. The questionnaire included questions on sleep habits and diurnal type. On the 10th day and 21st days of the intervention period, a questionnaire on performance/skill was administered to all participants. The group which drank cows’ milk showed higher frequency of improvement of soccer performance than did the control group did (performance—where higher values indicate less skill: milk drinking group=29.92, control group=31.9 on day 10; milk drinking group=28.21, control group=31.9 on day 21), and also judged that their soccer performance had improved more after 21 days than 10 days of the intervention. Those participants who changed diurnal type to becoming more morning-typed were more likely to judge that their soccer performance had improved than did those who showed no change in diurnal type.</p>

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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