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Enregistrement W6902258963 · doi:10.6084/m9.figshare.25621877.v1

Additional file 1 of Attenuating Muscle Damage Biomarkers and Muscle Soreness After an Exercise-Induced Muscle Damage with Branched-Chain Amino Acid (BCAA) Supplementation: A Systematic Review and Meta-analysis with Meta-regression

2024· article· en· W6902258963 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensitivity (control systems)Reliability (semiconductor)RepeatabilityLinear regressionCategorical variableStability (learning theory)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additional file 1: Table S1. Terms combinations and search results on each database. Table S2. Results of the Begg and Mazumdar’s Rank Correlation Test and Egger’s Linear Regression Test. Table S3. Subgroup analyses of categorical variables on CK levels at Immediately, 24 h, and 48 h post-EIMD. Table S4. Subgroup analyses of categorical variables on DOMS at Immediately, 24 h, and 48 h post-EIMD. Table S5. The SIGN RCT checklist for each included study. Fig. S1. Regression of hedges’ g on total dosage of BCAA of CK at 48 h post-EIMD. Fig. S2. Regression of Hedges’ g on supplementation period of CK at 48 h post-EIMD. Fig. S3. Funnel plots of CK levels at A immediately, B 24 h, C 48 h, D 72 h, and E 96 h post-EIMD. Fig. S4. Sensitivity analysis showing reliability and stability of CK levels at immediately post-EIMD. Fig. S5. Sensitivity analysis showing reliability and stability of CK levels at 24 h post-EIMD. Fig. S6. Sensitivity analysis showing reliability and stability of CK levels at 48 h post-EIMD. Fig. S7. Sensitivity analysis showing reliability and stability of CK levels at 72 h post-EIMD. Fig. S8. Sensitivity analysis showing reliability and stability of CK levels at 72 h post-EIMD. Fig. S9. Funnel plots of LDH levels at A immediately, B 24 h, and C 48 h post-EIMD. Fig. S10. Sensitivity analysis showing reliability and stability of LDH levels at immediately post-EIMD. Fig. S11. Sensitivity analysis showing reliability and stability of LDH levels at 24 h post-EIMD. Fig. S12. Sensitivity analysis showing reliability and stability of LDH levels at 48 h post-EIMD. Fig. S13. Regression of Hedges’ g on daily dosage of DOMS at 24 h post-EIMD. Fig. S14. Funnel plots of DOMS at A immediately, B 24 h, C 48 h, D 72 h, and E 96 h post-EIMD. Fig. S15. Sensitivity analysis showing reliability and stability of DOMS levels at immediately post-EIMD. Fig. S16. Sensitivity analysis showing reliability and stability of DOMS levels at 24 h post-EIMD. Fig. S17. Sensitivity analysis showing reliability and stability of DOMS levels at 48 h post-EIMD. Fig. S18. Sensitivity analysis showing reliability and stability of DOMS levels at 72 h post-EIMD. Fig. S19. Sensitivity analysis showing reliability and stability of DOMS levels at 96 h post-EIMD. PRISMA checklist.

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)0,039
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: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,724
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7240,028

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2024
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