Intensity and appreciation of sweet taste solutions are modulated by high-intensity aerobic exercise in adolescent athletic males
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Exercise tends to reduce subsequent meal intake, but mechanisms are still unclear. Interestingly, exercise seems to influence taste, which plays a role in energy intake. The effect of exercise on specific tastes is still to be elucidated, especially among younger participants who train at high intensity. Methods Adolescents (14-16 years old) were recruited from a high school boys hockey team. Distinct taste tests were administered using low and high concentrations of sweet (sucrose 41.0 & 82.0 g/L), salty (sodium chloride 8.7 & 17.4 g/L) and bitter (caffeine 5.0 & 10.0 g/L) solutions before and after a 30 min aerobic high-intensity exercise session (70-90% of estimated maximal heart rate). McNemmar’s tests, standard paired T tests, Wilcoxon Signed Rank Test and Cohen’s d effect size tests were used to analyze the data. Results Participants (n=19) were 14.7±0.7 years old, weighed 59.6±7.8kg, had a height of 173.4±7.9cm, and a bodyfat% of 11.6±3.1%. There were no significant differences in taste identification capacities. Participants (n=19) perceived as more intense (+31%, p=0.037) and appreciated better the low concentration sweet solution (+20%, p=0.004). Taste appreciation was also increased for the high concentration sweet solution (+15%, p=0.009). Effect sizes were medium [0.516-0.776]. Conclusion High-intensity exercise influenced the perception of sweet taste. If higher taste intensity and appreciation of sweet can reduce energy intake, our results could help explain the effect of exercise on lowering subsequent energy intake.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».