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Enregistrement W3189243933 · doi:10.3390/ijerph18158134

Effects of Acute Beta-Alanine Ingestion and Immersion-Plus-Exercise on Connectedness to Nature and Perceived Pain

2021· article· en· W3189243933 sur OpenAlexaboutno aff
Robert W. Salatto, Graham R. McGinnis, Dustin W. Davis, Bryson Carrier, Jacob W. Manning, Mark DeBeliso, James W. Navalta

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiochemical effects in animals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlaceboCrossover studyPerceived exertionIngestionHeart rateRating of perceived exertionMedicinePain perceptionPhysical therapyAnesthesiaInternal medicinePsychologyBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This double-blinded, placebo-controlled, crossover study examined the effect of induced painful sensation (via acute Beta Alanine (B-ALA) ingestion) on Love and Care of Nature (LCN), heart rate (HR), rating of perceived exertion (RPE), and McGill Pain Questionnaire (MPQ) during outdoor exercise. Twenty participants volunteered on consecutive days to complete a 0.8 km (0.5 mi) up-hill hike after consuming either B-ALA (6.4 g) or placebo. Immediately after consumption participants answered LCN, RPE, and MPQ questionnaires, immersed in a natural environment for 45 min, and then completed a hike as quickly as possible without running. No difference in HR (p = 0.846), or RPE (p = 0.606) were observed between treatments. Total MPQ scores increased with consumption of B-ALA (p = 0.001). An increased LCN score was observed following exercise regardless of condition (p = 0.035). The results demonstrate that acute B-ALA supplementation is effective in increasing perceived pain sensations. The results also demonstrate an increase in LCN in the presence of increased perceptions of pain sensations during exercise.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,341 · 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'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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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