Aus 50.000+ Forum-Beiträgen eine Wissensseite gebaut

[Leucko]

Zu klären wäre u.a. wie man es schafft nicht 25x im Jahr krank zu werden und warum die 10k in sub40 nicht drin waren

[Jan]

Zu klären wäre u.a. wie man es schafft nicht 25x im Jahr krank zu werden und warum die 10k in sub40 nicht drin waren

https://ironinsight.de/artikel/drei-jah ... i-analyse/

Mit rohdaten bundle: https://ironinsight.de/data/bundles/leu ... undle.json

[Jan]

Zu klären wäre u.a. wie man es schafft nicht 25x im Jahr krank zu werden und warum die 10k in sub40 nicht drin waren

Sorry erst jetzt gesehen.. das kommt noch mit rein.

Edit: Done

[Jan]

UGL-Serie fertig: Komplett-Guide + 7 Detail-Teile online

Kurz: keine Empfehlungen, kein Sourcing-Talk, keine Produkt-Werbung. Die Serie dokumentiert den UGL-Markt von aussen, mit Gerichtsakten, peer-reviewed Studien und Primär-Threads aus MESO-Rx, Reddit und Anabolex.

Der Komplett-Guide (Hub):
ironinsight.de/artikel/ugl-markt-underground-labs-komplett-guide

Die 7 Detail-Teile:

• 1 Foren-Landschaft MESO-Rx seit 1997, r/steroids, Team-Andro-Bruch 2023, Lifters-Lounge-Entstehung. Lesen
• 2 Sponsored Sources das 3-Tier-Modell, Axio/Wainstein Case 3:10-cr-00211 Tennessee, 8.6 Mio USD Umsatz. Lesen
• 3 Fake Reviews erkennen Zero-Negative-Anomalie, iPhone-Sockpuppet-Trick, PNAS-Studie He 2022. Lesen
• 4 HPLC-Lab-Tests Magnolini 2022 mit 5.413 Proben (36 Prozent fake, 37 Prozent substandard), Janoshik, SIMEC, CheQpoint. Lesen
• 5 Lab-Skandale Operation Raw Deal 2007, Cyber Juice 2015, USP Edmonton, Wainstein-Mord Kapstadt 2017. Lesen
• 6 Kontamination und Todesfaelle Notario Dez 2025, Friedman 2016 Trenbolon-Nekrose, Hope 2017 4.8 Prozent HCV-Praevalenz. Lesen
• 7 TRT in DACH EAU-Leitlinie 2025 (12 nmol/L), Wartezeiten (DE 42 Tage, AT knapp 7 Wochen), 4 Versorgungspfade. Lesen

Zwei weitere Teile (Bloodwork-Protokoll, Rechtslage DACH) sind in Arbeit. Studien sind mit DOI/PMID verlinkt, Gerichtsakten mit Case-Nummer. Kritik, Ergaenzungen und "das stimmt nicht ganz weil..." willkommen, ich update nach.

[Jan]

Der evidenzbasierte Hypertrophie-Trainingsplan: Was die Forschung 2026 wirklich empfiehlt

10 Meta-Analysen, 1500+ Forum-Posts und die Pelland-Meta-Regression 2026 ausgewertet

883 Upvotes, 149 Kommentare, null Konsens. So sah der letzte grosse Reddit-Thread zum Thema "effektivstes Hypertrophie-Programm" aus. Jeder schwört auf sein System. Wir haben stattdessen die Daten sprechen lassen.

Was du im Artikel findest:

• Volumen-Dosis-Wirkung: Warum 12-20 Sätze pro Muskelgruppe/Woche den Sweet Spot treffen
• Frequenz überbewertet? 2x pro Woche reicht, wenn das Wochenvolumen stimmt
• Rep-Range-Mythos: 6-30 Wiederholungen funktionieren alle, solange die Intensität passt
• RIR 0-3: Wie nah an Failure du wirklich trainieren solltest
• Fertiger Trainingsplan: Upper/Lower 4er-Split direkt zum Nachmachen

→ Zum vollständigen Artikel

ironinsight.de - Kraftsport. Daten. Keine Märchen.

[Carter T R]

10 Meta-Analysen, 1500+ Forum-Posts und die Pelland-Meta-Regression 2026 ausgewertet

Ich habe nicht nach Fehlern gesucht, aber beim Überfliegen ein paar gefunden:
Die Pelland-Studie wurde 2025 publiziert, nicht 2026.
... und Dinge wie Schlaf etc. werden in der Regel weder bei Intervention-Studien kontrolliert noch zählen sie bei Metas üblicherweise zu Inklusions-/Exklusions-Kriterien.

Ich sage mal so ... journalistisch ist das noch sehr ausbaufähig.

[Jan]

10 Meta-Analysen, 1500+ Forum-Posts und die Pelland-Meta-Regression 2026 ausgewertet

Ich habe nicht nach Fehlern gesucht, aber beim Überfliegen ein paar gefunden:
Die Pelland-Studie wurde 2025 publiziert, nicht 2026.
... und Dinge wie Schlaf etc. werden in der Regel weder bei Intervention-Studien kontrolliert noch zählen sie bei Metas üblicherweise zu Inklusions-/Exklusions-Kriterien.

Ich sage mal so ... journalistisch ist das noch sehr ausbaufähig.

Danke für den Input ich schau es mir mal an

[Jan]

Der komplette Peptide-Guide: Jedes Peptid, jede Dosierung, echte Erfahrungen

https://ironinsight.de/artikel/peptide- ... raftsport/

[Heile]

Auf ironinsight.de komme ich nicht. Ich erhalte die Meldung no access. Klicke ich einen der verlinkten Artikel an dann klappts

[Jan]

Auf ironinsight.de komme ich nicht. Ich erhalte die Meldung no access. Klicke ich einen der verlinkten Artikel an dann klappts

Jo irgendwas blockt da bei dir.. no access ist keine typische Serverseitige Meldung

[Kasimir]

Endlich mal wieder was sinnvolles zum lesen

[Jan]

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Neuer Post

HGH vs. Steroide: Was die Daten zeigen

https://ironinsight.de/artikel/hgh-vs-s ... kelaufbau/

[Jan]

3g Protein pro kg: Wer braucht das wirklich?

Screenshot_2026-05-19-11-21-11-664_com.brave.browser-edit.jpg

https://ironinsight.de/artikel/3g-protein-per-kg/

[kevin_s1n1]

Mega cooles Projekt!

Mir ist beim lesen vorallem das Stichwort RAG aufgefallen. Ist ja wohl das Ding aktuell und auch ein aktives Forschungsfeld. Hast du dich viel damit befasst? Ich meine da gibt es viele verschiedene Strategien für die jeweiligen Schritte und ob/wie man diese verwendet, kann ja schon viel am Ergebnis ausmachen. Kenne ich bis jetzt aber eher aus den Chatbots

[Jan]

Mega cooles Projekt!

Mir ist beim lesen vorallem das Stichwort RAG aufgefallen. Ist ja wohl das Ding aktuell und auch ein aktives Forschungsfeld. Hast du dich viel damit befasst? Ich meine da gibt es viele verschiedene Strategien für die jeweiligen Schritte und ob/wie man diese verwendet, kann ja schon viel am Ergebnis ausmachen. Kenne ich bis jetzt aber eher aus den Chatbots

Danke! Gute Frage, ich nutze aktuell kein klassisches RAG im Sinne von Embeddings plus Vector-DB plus Retrieval-at-Inference. Habe mich aber damit beschäftigt und mich bewusst dagegen entschieden, zumindest für diesen Use-Case...

Iron Insight hat eine kuratierte Knowledge-Base mit ein paar hundert atomaren Claims (jeweils mit Studien-Refs, Evidence-Score, Confidence-Level), aggregierten Forenkonsensen, Entitäten (Substanzen, Effekte, Organe) usw. Alles als versionierte JSONs mit Schema. Bei der Grösse spielt Embedding-Similarity ihre Stärken nicht aus, im Gegenteil: was ich effektiv brauche, sind strukturierte Felder wie evidence_score: 10, study.doi: ..., last_review: 2026-04-13, und die wären in einem Vector-Store opak. Generator (in meinem Fall ein Claude-Subcall in der Pipeline) bekommt das passende Bundle als File-Kontext im Prompt. Funktional ist das dasselbe wie RAG, nur ohne Embedding-Schritt, dafür mit deterministischem Lookup über Aliase (Whey↔Molkenprotein, Kreatin↔Creatine etc.).

Was bei mir den Retrieval-Job macht, ist ein simpler Glob-Finder mit Alias-Expansion plus eine Project-Registry über alle Nischenseiten. Klingt unspektakulär, schlägt aber Embeddings in zwei Punkten. 1. Präzision bei deutschen Synonymen. Eine kuratierte Alias-Map trifft "MPS-Suppression durch Alkohol" zuverlässiger als generische multilinguale Embeddings, gerade bei Fachvokabular plus Umgangssprache. 2. Editierbar und diff-bar. Wenn ein Claim falsch ist, korrigiere ich die JSON und sehe es im Diff. Bei Embeddings müsste ich re-indexen und hätte ein opakes Artefakt.

Für die aktuelle Architektur, statisches Hugo, autonome Artikel-Pipeline, ein paar hundert Claims, war Engineering-Aufwand und Wartbarkeit der ehrlichere Trade-off.

Den Fakten-Layer hängt am Ende ein Grounding-Check gegen Gemini plus Google Search, der prüft strittige Claims gegen frische Web-Sources. Das fängt das ab, was eine statische Knowledge-Base nicht abdecken kann (z.B. neue Studien, Preise, News).

Falls dich konkrete Strategien interessieren (Hybrid-Search-Setup, Re-Ranking-Modelle), gerne mehr dazu, ich hab paar Sachen für andere Projekte ausprobiert