Energy Availability of Female Varsity Volleyball Players
Notice bibliographique
Résumé
Female athletes should aim to achieve energy balance to maintain health and have a high performance output. The purpose of this study was to investigate energy availability (EA) among members of a medium-size Canadian Interuniversity Sport women's volleyball team and to describe exercise energy expenditure (ExEE) during practices, game warm-ups, and games. Total daily energy expenditure was assessed over 7 d using the Bodymedia Sensewear Mini armband, while energy intake (EI) was measured with dietary food logs. Body composition was assessed using air-displacement plethysmography (Bod Pod). Energy availability was calculated using the equation EA = (EI(kcal) - ExEE(kcal))/kg fat-free mass (FFM). Participants consumed 3,435 (±1,172) kcal/day and expended 3479 (± 604) kcal/day. Mean EA was 42.5 kcal·kg FFM(-1) d(-1) across all 7 d, and 2 participants fell below the 30-kcal·kg FFM(-1)·d(-1) threshold. Furthermore, participants expended 511 (± 216), 402 (± 50), and 848 (± 155) kcal during practices, game warm-ups, and games, respectively. Overall, the participants were relatively weight stable and should be encouraged to continue fueling their exercise and high ExEE needs with appropriate nutritional strategies.
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 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) | 0,001 | 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 ».