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Enregistrement W2155799314 · doi:10.1139/h11-155

Energy expenditure and dietary intake during high-volume and low-volume training periods among male endurance athletes

2012· article· en· W2155799314 sur OpenAlexvenueno aff
Clemens Drenowatz, Joey C. Eisenmann, Joseph J. Carlson, Karin A. Pfeiffer, James M. Pivarnik

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesBasal metabolic rateMedicineAnthropometryEnergy expenditurePhysical therapyInternal medicineAnimal scienceEndocrinologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary purpose of this study was to examine dietary intake in endurance-trained athletes during a week of high-volume and a week of low-volume training while measuring exercise energy expenditure (EEE), resting metabolic rate (RMR), and nonexercise activity thermogenesis (NEAT). In addition, compliance with current American College of Sports Medicine/American Dietetic Association nutrition and performance recommendations for macronutrients was evaluated. Energy expenditure and dietary intake were measured in 15 male endurance athletes during 2 nonconsecutive weeks resembling a high-volume and a low-volume training period. Anthropometric measurements were taken and percentage body fat was determined at the beginning and end of each week of training. Total daily energy expenditure (TDEE) was calculated by summing RMR, NEAT, and EEE. Dietary intake was assessed with an online food-frequency questionnaire completed at the end of each week of data collection. Despite significant differences between TDEE and energy intake, no difference in body composition between the beginning and end of either week of training was observed, suggesting underreporting of caloric intake. Further, no changes in total caloric intake or macronutrient intake occurred even though TDEE increased significantly during the high-volume training. Reported carbohydrate intake (4.5 g·kg(-1)) and fiber intake (25 g·day(-1)) were below recommendations, whereas fat intake (1.3 g·kg(-1)) was slightly above recommendations. In summary, no short-term dietary adjustments occurred in response to differences in training regimen. Because these athletes were generally consuming a Western diet, they may have required some support to achieve desirable intakes for health and performance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations41
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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