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Enregistrement W4311148945 · doi:10.1007/s40279-022-01794-w

Diet and Nutraceuticals for Mental and Physical Performance in Athletes

2022· editorial· en· W4311148945 sur OpenAlexaff
Lawrence L. Spriet

Notice bibliographique

RevueSports Medicine · 2022
Typeeditorial
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesGran Sasso Science Institute
Mots-clésSports medicineAthletesMedicinePhysical therapyNutraceuticalGerontologyPsychologyPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This supplement stresses the importance of diet and selected nutraceuticals that may impact both the physical and mental performance of athletes.The past 2.5 years living with the coronavirus disease 2019 pandemic have taxed all of us mentally and possibly to a greater extent in the athletic population.While life in general has returned to some form of normalcy for many, emerging from this pandemic has alerted us to the importance of vaccines and physical-distancing measures, especially as they relate to sport.The return of organized sport at all levels has also underscored the important roles that exercise and sport play in the lives and mental health of everyone, including athletes.The goal of this supplement is to provide recent information that will help athletes achieve optimal physical and mental performance in their chosen sport.The Gatorade Sports Science Institute has been bringing sports nutrition and sports science researchers together for ~ 37 years to discuss many topics that relate to the nutrition, performance, and well-being of athletes.Since 2012, these meetings have been known as the Gatorade Sports Science Institute Expert Panel.The worldwide coronavirus disease 2019 pandemic necessitated that the latest meeting in October of 2021 was again held in a virtual format.However, the meeting was a great success and following the meeting,

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0090,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,010

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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