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Enregistrement W2916931627 · doi:10.1139/apnm-2018-0781

Research in nutritional supplements and nutraceuticals for health, physical activity, and performance: moving forward

2019· review· en· W2916931627 sur OpenAlexafffundvenueabout
Wendy E. Ward, Philip D. Chilibeck, Elena M. Comelli, Alison M. Duncan, Stuart M. Phillips, Lindsay E. Robinson, Trent Stellingwerff

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensCanadian Sport Centre PacificMcMaster UniversityThe Wilson CentreUniversity of GuelphUniversity of SaskatchewanBrock University
Organismes subventionnairesBrock UniversityUniversity of TorontoMcMaster University
Mots-clésNutraceuticalPhysical activityHealth benefitsMedicineFood sciencePhysical medicine and rehabilitationTraditional medicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Horizons is part of a series that identifies key, forward-thinking research questions and challenges that need to be addressed. Specifically, this Horizons paper discusses research in nutritional supplements and nutraceuticals for health, physical activity, and performance, and is the product of a discussion by an expert panel that took place in January 2018 prior to the Canadian Nutrition Society Thematic Conference “Advances in Sport Nutrition from Daily Living to High Performance Sport”. The objective of this Horizons paper was to identify core considerations for future studies for this research area, and how scientists can be leaders in the field to ensure the best quality science is available for decision makers. It is strongly recommended that the various elements highlighted throughout this Horizons paper will increase the awareness of the significant before-, during-, and after-research due-diligence required to produce research of the highest quality. While it is recognized that many scientists will not be able to meet all of these aspects, it is nonetheless important to consider the points outlined and to recognize that those elements that are not met in studies may be significant limitations. Highlights Research questions that are hypothesis-driven are the strongest, and when combined with careful planning of the study, the result will often be of the best quality. Studies with a strong experimental design help discern between evidence-based findings and those that have not been substantiated.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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