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Enregistrement W112505005 · doi:10.1123/ijsnem.12.1.47

Energy Balance during an Ironman Triathlon in Male and Female Triathletes

2002· article· en· W112505005 sur OpenAlexaff
Nicholas E. Kimber, Jenny J. Ross, Sue Mason, Dale B. Speedy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sport Nutrition and Exercise Metabolism · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnergy expenditureCyclingAnimal scienceEnergy balanceIngestionHeart rateInternal medicineMedicineBiologyEcologyBlood pressureGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy balance of 10 male and 8 female triathletes participating in an Ironman event (3.8-km swim, 180-km cycle, 42.2-km run) was investigated. Energy intake (EI) was monitored at 7 designated points by dietary recall of food and fluid consumption. Energy expenditure (EE) during cycling and running was calculated using heart rate-VO, regression equations and during swimming by the multiple regression equation: Y = 3.65v+ 0.02W- 2.545 where Yis VO,in L x min(-1), v is the velocity in m s(-1), Wis the body weight in kilograms. Total EE (10,036 +/- 931 and 8,570 +/- 1,014 kcal) was significantly greater than total EI (3,940 +/- 868 and 3,115 +/- 914 kcal, p <.001) for males and females, respectively, although energy balance was not different between genders. Finishing time was inversely related to carbohydrate (CHO) intake (g x kg(-1) x h(-1)) during the marathon run for males (r = -.75,p <.05), and not females, suggesting that increasing CHO ingestion during the run may have been a useful strategy for improving Ironman performance in male triathletes.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil0,532

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations143
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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