Notice bibliographique
Résumé
The increasing involvement of young children in intense physical training over the past several decades has generated concerns as to its potential effects on children’s growth and maturation. Puberty in humans is characterized by large hormonal changes resulting in both physical and sexual maturation. Since intense training prior to puberty, together with the potential metabolic effects of dieting, can alter hypothalamic-pituitary function, the time at which athletic training is initiated has been implicated as a factor in delayed menarche and sexual maturation in female athletes. On the other hand, some studies have suggested that delayed menarche is likely due to genetic factors. Girls who mature later often self-select or are recruited by coaches into sports that favor small or very lean bodies. Body composition has also been used to explain both delayed menarche and menstrual irregularities observed among elite athletes. A higher prevalence of menstrual dysfunction has been reported for adolescent athletes participating in weight-dependent sports as compared to that observed in other sports. However, as recently suggested, there is no direct cause-effect association between fatness and reproduction and, in actual fact, energy availability, and not body fat, regulates reproductive function in females. More research is warranted to further investigate this interaction between short-term changes in fuel availability and athletic amenorrhea in female adolescents. It is concluded that, given the many factors that have been shown to influence menarche and menstruation, the role played by physical training alone as a causative factor in the later onset of puberty and menstrual irregularities in active young females is still unclear. Research involving longitudinally designed studies is required to identify whether the maturity differences observed between female athletes and non-athletes are the result of nature or nurture, and what the balance between the two factors is.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».