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Enregistrement W4213142783 · doi:10.1139/apnm-2013-0216

Book review

2013· article· en· W4213142783 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This brief monograph is based upon a workshop hosted by the Nestlé Nutrition Institute in December of 2011.The opening premise was that while athletes and their coaches spend much time on selecting diets for the day of competition, they might obtain greater dividends in terms of ultimate performance if they were to focus on modulations of diet that facilitated training in the preceding months.Leading sports nutritionists offer 12 short contributions on this theme.Each paper is accompanied by about 30 recent references and there is a brief transcript of the ensuing discussion.John Hawley argues that there are several advantages to training when the glycogen content of the muscles is low.In particular, the muscles develop a greater ability to oxidize fats, and there is probably also an upregulation of the key enzymes involved in mitochondrial biogenesis.Interestingly, and in apparent conflict with some recent investigations, Hawley maintains that there is no advantage from ingesting proteins prior to a bout of exercise.Louise Burke covers the more familiar territory of bicarbonate loading and sports performance, but she concludes her chapter with a tantalizingly brief allusion to the use of bicarbonates as a means of reducing muscle damage and allowing more intensive training.Andrew Jones and colleagues discuss the potential to increase muscular efficiency by ingesting nitrates (in doses of 0.1 mmol/kg), perhaps via effects on calcium handling in the sarcoplasmic reticulum or on the actin-myosin interaction.Caution is urged, because some reports have suggested that nitrites can be carcinogenic.Martin Gibala, from McMaster University, is assigned the topic of high-intensity interval training for team sports.He suggests that such training might be facilitated by the administration of substances such as sodium bicarbonate, creatine, or caffeine that enhance the acute response to exercise, but he admits that there is as yet little hard evidence of benefit from the adoption of such practices on a regular basis.Kevin Tipton examines possible dietary tactics to reduce loss of muscle tissue during recovery from injury.He points to evidence that supports the administration of leucine (to counter the "anabolic resistance" of an injured limb) and omega-3 fatty acids

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3650,295

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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