Presleep α-Lactalbumin Consumption Does Not Improve Sleep Quality or Time-Trial Performance in Cyclists
Notice bibliographique
Résumé
We tested the hypothesis that presleep consumption of α-lactalbumin (LA), a fraction of whey with a high abundance of tryptophan, would improve indices of sleep quality and time-trial (TT) performance in cyclists relative to an isonitrogenous collagen peptide (CP) supplement lacking tryptophan. Using randomized, double-blind, crossover designs, cyclists consumed either 40 g of LA or CP 2 hr prior to sleep. In Study 1, six elite male endurance track cyclists (age 23 ± 6 years, V˙O2peak 70.2 ± 4.4 ml·kg-1·min-1) consumed a supplement for three consecutive evenings before each 4-km TT on a velodrome track, whereas in Study 2, six well-trained cyclists (one female; age 24 ± 5 years, V˙O2peak 66.9 ± 8.3 ml·kg-1·min-1) consumed a supplement the evening before each 4-km TT on a stationary cycle ergometer. Indices of sleep quality were assessed with wrist-based actigraphy. There were no differences between the CP and LA supplements in terms of total time in bed, total sleep time, or sleep efficiency in Study 1 (LA: 568 ± 71 min, 503 ± 67 min, 88.3% ± 3.4%; CP: 546 ± 30 min, 479 ± 35 min, 87.8% ± 3.1%; p = .41, p = .32, p = .74, respectively) or Study 2 (LA: 519 ± 90 min, 450 ± 78 min, 87.2% ± 7.6%; CP: 536 ± 62 min, 467 ± 57 min, 87.3% ± 6.4%; p = .43, p = .44, p = .97, respectively). Similarly, time to complete the 4-km TT was unaffected by supplementation in Study 1 (LA: 274.9 ± 7.6 s; CP: 275.5 ± 7.2 s; p = .62) and Study 2 (LA: 344.3 ± 22.3 s; CP: 343.3 ± 23.0 s; p = .50). Thus, relative to CP, consuming LA 2 hr prior to sleep over 1-3 days did not improve actigraphy-based indices of sleep quality or 4-km TT performance in cyclists.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».