Eating Patterns and Composition of Meals and Snacks in Elite Canadian Athletes
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to determine the meal- and snack-eating frequency and the nutritional composition of each eating occasion of Canadian high-performance athletes during training. Athletes from 8 Canadian Sport Centres prospectively completed 3-d dietary records including all food, fluid, and supplements consumed. The time of consumption and whether the consumption was a meal or snack were also identified. The dietary records were analyzed for energy (kcal) and macronutrient intake (carbohydrate, protein, and fat) and compared based on gender, age, meal vs. snack, and training vs. rest days. Three hundred twenty-four athletic subjects (64% female and 36% male) completed the study. On average, the athletes ate 4.8 ± 0.8 times daily. Nearly all athletes consumed 3 daily meals of breakfast (98.9%), lunch (97.9%), and dinner (98.7%), with few having snacks: 57%, 71.6%, and 58.1% of athletes consumed an a.m., p.m., and evening snack, respectively. Training-day meal frequency did not differ from that during rest days; however, fewer snacks were consumed on rest days. A.m. and p.m. snacks were consumed significantly more often on training days than rest days. Overall, snacks contributed 24.3% of total daily energy intake. Few dietary variations were discovered between genders, while the youngest athletes (<18 yr) ate less often, especially their morning snack, than the older athletes. In conclusion, Canadian high-performance athletes self-adjusted their energy intakes on training vs. rest days primarily by snacking less and reducing their carbohydrate and protein intakes on rest days, yet they consistently ate regular meals.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».