Influence of Performance Level on Dietary Supplementation in Elite Canadian Athletes
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: It is well documented that athletes report greater dietary supplement (DS) usage than nonathletes; however, limited data exist for Canadian athletes, especially relative to competitive performance levels. PURPOSE: This descriptive and analytical, cross-sectional research investigated DS practices and opinions, preferred means for DS education, and antidoping opinions among elite Canadian athletes competing at various performance levels. METHODS: Subjects completed a validated questionnaire by recall. Combined, 582 high-performance athletes (314 M, 268 F) between the ages of 11 and 42 yr (mean 19.96 +/- 3.91 yr) and representing 27 sports activities participated. Respondents were categorized into five competitive performance levels: provincial (68), national (101), North America (61), international or professional (89), and varsity (263). RESULTS: Overall, most (88.4%) reported taking one or more DS during the previous 6 months (mean 3.08 +/- 1.87 DS per user). From a total of 1555 DS declared, sport drinks (22.4%), sport bars (14.0%), multivitamins and minerals (13.5%), protein supplements (9.0%), and vitamin C (6.4%) were most frequently reported. Athletes at the highest performance level were significantly more likely to use protein supplements, to be advised by strength trainers regarding DS usage, to have a higher self-rating of their diet, to prefer individual interviews for DS educational purposes, to perceive greater awareness of antidoping legislation, and train more h.wk(-1). Furthermore, differences were observed for the types of DS reported and justifications for use. CONCLUSION: This dataset, the first of its kind in Canada, was generated with a validated and reliable questionnaire and has the potential to be extended nationally and internationally to provide greater insight into the patterns and opinions of elite athletes regarding supplementation and antidoping.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».