A influência da suplementação de triglicerídeos de cadeia média no desempenho em exercícios de ultra-resistência
Bibliographic record
Abstract
As competições de ultra-resistência representam um grande desafio no mundo esportivo. O gasto energético de uma prova de ultra-resistência pode variar de 5.000 a 18.000kcal por dia. Por causa dessa grande demanda, várias estratégias para melhora do desempenho têm sido desenvolvidas nos últimos anos, como a suplementação de triglicerídeos de cadeia média (TCM) em combinação com carboidratos (CBO). A suplementação de TCM visa aumentar a utilização dos ácidos graxos livres (AGL) como fonte de energia, poupando os estoques corporais de glicogênio para o final da competição. Quando comparados com os triglicerídeos de cadeia longa (TCL), os TCM são rapidamente absorvidos e transportados pelo organismo. Além disso, os TCM possuem velocidade de oxidação comparável à dos CBO, mas, por serem lipídios, fornecem uma quantidade de energia maior quando são oxidados. Dessa forma, os TCM parecem ser o combustível ideal para provas de longa duração. Portanto, esta revisão possui como objetivo esclarecer como os TCM podem influenciar o desempenho em provas de ultra-resistência.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".