Energy balance and body composition during US Army special forces training
Notice bibliographique
Résumé
Small Unit Tactics (SUT) is a 64-day phase of the Special Forces Qualification Course designed to simulate real-world combat operations. Assessing the metabolic and physiological responses of such intense training allows greater insights into nutritional requirements of soldiers during combat. The purpose of this study was to examine energy balance around specific training events, as well as changes in body mass and composition. Data were collected from 4 groups of soldiers (n = 36) across 10-day periods. Participants were 28 ± 5 years old, 177 ± 6 cm tall, and weighed 83 ± 7 kg. Doubly labeled water (D2(18)O) was used to assess energy expenditure. Energy intake was calculated by subtracting energy in uneaten foods from known energy in distributed foods in individually packaged combat rations or in the dining facility. Body composition was estimated from skinfold thickness measurements on days 0 and 64 of the course. Simulated urban combat elicited that largest energy deficit (11.3 ± 2.3 MJ·day(-1) (2700 ± 550 kcal·day(-1)); p < 0.05), and reduction in body mass (3.3 ± 1.9 kg; p < 0.05), during SUT, while energy balance was maintained during weapons familiarization training and platoon size raids. Over the entire course body mass decreased by 4.2 ± 3.7 kg (p < 0.01), with fat mass decreasing by 2.8 ± 2.0 kg (p < 0.01) and fat-free mass decreasing by 1.4 ± 2.8 kg (p < 0.05). The overall reduction in body mass suggests that soldiers were in a negative energy balance during SUT, with high energy deficit being observed during strenuous field training.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».