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Enregistrement W4404754600 · doi:10.3390/nutraceuticals4040037

Beta-Alanine Supplementation for CrossFit® Performance

2024· article· en· W4404754600 sur OpenAlexaff
Hannah Verity, Darren G. Candow, Philip D. Chilibeck

Notice bibliographique

RevueNutraceuticals · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiochemical effects in animals
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBETA (programming language)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to investigate whether beta-alanine supplementation (BA) improves performance and rating of perceived exertion (RPE) and reduces the respiratory exchange ratio (RER) during a CrossFit® workout. Fourteen participants were randomized in a double-blind design to either BA or placebo, with 12 participants (7 males, 5 females, 32 ± 9.2 y) completing the study. Participants performed two tests, separated by three weeks of supplementing with either 6.4 g/day of BA or placebo. Performance tests involved time to complete an adapted CrossFit® “Fran” Workout of the Day: 21-15-9 repetition scheme alternating between dumbbell thrusters and kipping pull-ups. No significant differences between the BA group and the placebo group were observed for performance time improvement (−13.4 s vs. −12.9 s, p = 0.97), change in mean RER (0.06 vs. 0.05, p = 0.84), or change in RPE (10-point scale) (−0.4 vs. −0.07, p = 0.56). There was a group × time × time during test interaction for RER (p = 0.021). Compared to pre-testing, post-testing RER was higher at the 25% time point of the test for the BA group and at the 75% and 100% time points in the placebo group (p < 0.05). Beta-alanine did not show significant ergogenic effects during an adapted version of the CrossFit® workout “Fran”, although it might have helped with the buffering of acidity later in the test, based on RER.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,852

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,343 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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