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Enregistrement W3187760042 · doi:10.29328/journal.jsmt.1001053

Cannabinoids as a yield modifier in physical activit: A systematic review characters

2021· review· en· W3187760042 sur OpenAlexaboutno aff
Beatriz do Prado Pacca Faria, Santana Jeferson, R. Yanase, André Rinaldi Fukushima

Notice bibliographique

RevueJournal of Sports Medicine and Therapy · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisContext (archaeology)RecreationSystematic reviewCannabis sativaMedicinePsychiatryPsychologyBusinessPolitical scienceMEDLINEGeographyBiologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marijuana is considered illicit in much of the world, and is classified as a drug for recreational use, in recent decades the medicinal use of Cannabis sativa L. has grown and diversified, being considered the only therapeutic alternative in the control of serious and incurable diseases such as syndrome of Dravet. The world panorama has shown a more liberal position, since in several countries such as the United States of America, Holland, Australia, Italy, and more recently in Canada, the use of medications, or even the recreational use of this plant, have been regulated. In this context, the investigation of the modifying effects on physical activity of empirically used cannabinoids is fundamental nowadays, mainly due to the regulatory recognition of Cannabis sativa L. as a medicinal plant in a large part of the world. Therefore, the objective of this review was to verify the evidence related to the effect of cannabis on physical performance and to identify and highlight the challenges in the interpretation of information regarding the performance of practitioners of physical activity, as well as athletes, presenting new trends in this area of research to be addressed. To carry out the systematic review, a bibliographic survey of case reports was obtained through Pubmed, Science Direct and Google Academic databases. The following keywords were used to perform the research: cannabis, performance, pain, competition. The following filters were used as inclusion criteria a languages used english; species: humans; types of articles: original articles and reviews and period of publication of articles: 1981 to 2021.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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