Mineral Metabolism in Male Cyclists during High-Intensity Endurance Training
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the effects of intense endurance training on basal plasma and 24-hour urinary calcium (Ca), magnesium (Mg), iron (Fe), zinc (Zn), and copper (Cu) levels in 9 male competitive cyclists. The supervised training program followed a baseline period and included a volume phase (6 weeks, averaging 87% of maximal heart rate [HR(max)]), an interval phase (18 days, 100% of HR(max)), and a 10-day unloading taper. The primary training outcome measure was 20-km time-trial cycling performance. Subjects ate unrestricted diets and maintained their weight. Compared to baseline, performance improved significantly (p < .05), while mineral metabolism was not significantly different after the volume phase. However, after the interval phase, renal Ca excretion increased (p < .05) and plasma Ca fell slightly below the clinical norm. As compared to the interval phase, urinary Ca decreased (p <.05), plasma Ca increased (p < .05), and performance further improved (p < .05) after the taper. Whereas Mg, Fe, Zn, and Cu metabolism remained unchanged throughout the study, greater renal Ca excretion was associated with very high intensity interval training.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».