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Enregistrement W2069059332 · doi:10.1007/s40279-014-0170-1

Recent Advances in Sports Nutrition

2014· article· en· W2069059332 sur OpenAlexaff
Lawrence L. Spriet

Notice bibliographique

RevueSports Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesGran Sasso Science Institute
Mots-clésSports medicineMedicineSports nutritionIntensive care medicineAthletesPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interest in ‘sports nutrition’ has never been greater. We all know that diet affects athletic performance and that a sound nutritional plan lets an athlete be the best they can be in competition. However, nutrition also plays a large role in the training, adaptation, and preparation for competitions and in the recovery from training and competitions. How well we adapt to, and recover from, one training session or competition often dictates how well we perform in the next training session or competition. The goals of training sessions will also vary in the preparation for competitions. Therefore, sports nutrition is a full-time endeavour in the life of an athlete. We continually learn more about the importance of nutrition as it relates to sport. Even our basic understanding of the metabolism and interaction of fat and carbohydrate, the major fuels for most forms of exercise, continues to grow. For example, we now know that the regulation of fat metabolism is very complex, with as many sites of regulation as has been demonstrated with carbohydrate metabolism. There has also been increasing interest in the importance of nutrition for the brain in training and competitions, although this information is more difficult to obtain. However, while we advance the knowledge of basic sports nutrition, many practical questions also remain and garner significant research interest. Athletic performance in many training and competition situations can be optimized with fluid and carbohydrate intake, but are there other nutrients such as protein that could enhance performance, reduce muscle damage, or stimulate protein synthesis? Also, can the adaptations that occur during training be maximized with suboptimal fluid and carbohydrate status or a variety of nutritional approaches? Training-induced adaptations have been studied in traditional organs such as skeletal muscles, but how do other organs, such as the brain and gastrointestinal tract, adapt? In addition, how important are these adaptations for improving athletic performance? Many aspects of these issues are explored in this supplement. Proper nutrition in the recovery from exercise is also important for maximizing muscular repair, adaptation and hypertrophy, reloading fuel, and improving the ability to sleep and the quality of sleep. If an athlete is well-trained, has a sound nutrition plan, sleeps well, and is healthy, can nutritional supplements such as dietary nitrate or polyphenols help with training, competitions or recovery? One thing that is very clear is the variability that exists between athletes in almost everything we study. Most coaches, trainers, and sports nutritionists would agree that the increasing amount of information we gather on our athletes leads us to personalize the advice and recommendations we give athletes. The Gatorade Sports Science Institute (GSSI) brought together researchers for a meeting in April 2012 to discuss many topics of recent interest in the sports nutrition world. Following the meeting, authors were asked to summarize the recent work in their topic, resulting in the manuscripts in this supplement in Sports Medicine. Lawrence L. Spriet, PhD Guest Editor

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,345

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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