Beta-Alanine Supplementation for CrossFit® Performance
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».