Nutritional strategies to optimize training and racing in middle-distance athletes
Notice bibliographique
Résumé
Middle-distance athletes implement a dynamic continuum in training volume, duration, and intensity that utilizes all energy-producing pathways and muscle fibre types. At the centre of this periodized training regimen should be a periodized nutritional approach that takes into account acute and seasonal nutritional needs induced by specific training and competition loads. The majority of a middle-distance athlete's training and racing is dependant upon carbohydrate-derived energy provision. Thus, to support this training and racing intensity, a high carbohydrate intake should be targeted. The required energy expenditure throughout each training phase varies significantly, and thus the total energy intake should also vary accordingly to better maintain an ideal body composition. Optimizing acute recovery is highly dependant upon the immediate consumption of carbohydrate to maximize glycogen resynthesis rates. To optimize longer-term recovery, protein in conjunction with carbohydrate should be consumed. Supplementation of beta-alanine or sodium bicarbonate has been shown to augment intra- and extracellular buffering capacities, which may lead to a small performance increase. Future studies should aim to alter specific exercise (resistance vs. endurance) and/or nutrition stimuli and measure downstream effects at multiple levels that include gene and molecular signalling pathways, leading to muscle protein synthesis, that result in optimized phenotypic adaptation and performance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».