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Enregistrement W2144877503 · doi:10.1080/02640414.2011.605459

Sport-specific nutrition: Practical strategies for team sports

2011· article· en· W2144877503 sur OpenAlexaff
Francis E. Holway, Lawrence L. Spriet

Notice bibliographique

RevueJournal of Sports Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesCoachingAnthropometryTeam sportWork (physics)Sports nutritionSports medicinePsychologyPhysical therapyMedicineApplied psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Implementation of a nutrition programme for team sports involves application of scientific research together with the social skills necessary to work with a sports medicine and coaching staff. Both field and court team sports are characterized by intermittent activity requiring a heavy reliance on dietary carbohydrate sources to maintain and replenish glycogen. Energy and substrate demands are high during pre-season training and matches, and moderate during training in the competitive season. Dietary planning must include enough carbohydrate on a moderate energy budget, while also meeting protein needs. Strength and power team sports require muscle-building programmes that must be accompanied by adequate nutrition, and simple anthropometric measurements can help the nutrition practitioner monitor and assess body composition periodically. Use of a body mass scale and a urine specific gravity refractometer can help identify athletes prone to dehydration. Sports beverages and caffeine are the most common supplements, while opinion on the practical effectiveness of creatine is divided. Late-maturing adolescent athletes become concerned about gaining size and muscle, and assessment of maturity status can be carried out with anthropometric procedures. An overriding consideration is that an individual approach is needed to meet each athlete's nutritional needs.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSans objet
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

Citations185
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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