MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2968096486 · doi:10.3389/fnut.2019.00139

Editorial: Personalized Sport and Exercise Nutrition

2019· editorial· en· W2968096486 sur OpenAlexaff
Bryan Saunders, Ahmed El‐Sohemy, Wim Derave

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Nutrition · 2019
Typeeditorial
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSports nutritionAthletesMedicinePhysical medicine and rehabilitationComputer sciencePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Personalized nutrition is an approach that is currently attracting increasing interest in the area of sport and exercise. The prospect of individually tailored, and therefore more effective, sport and exercise nutrition sounds appealing, but research in this area is still in its infancy. To compliment traditional analysis of group mean response, studies are trying to describe the totality of responses by providing individual performance and health data to an intervention which often show large inter-individual variability. Emerging evidence indicates that sport nutrition strategies may work in some individuals or under certain conditions, yet not in others, likely due to a myriad of environmental and genetic factors, highlighting the necessity in providing a more thorough examination of results. The current Research Topic aimed to provide a platform for original data and reviews on novel strategies for personalized sport and exercise nutrition.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0110,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,024

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in NutritionMême sujetMuscle metabolism and nutritionTravaux en français237 207