Correction of misinterpretations and misrepresentations of the female athlete triad
Notice bibliographique
Résumé
papers that followed on the same topic, and therefore we comment only on what we read.Language is extremely important in communicating scientific findings to peers and, more importantly, to the public.Thus, it is important to be as precise as possible.The public, in turn, must weigh a given risk against other risks they are willing to assume on a daily basis (eg, driving a car, smoking cigarettes, eating French fries or not exercising), and this ''risk mix'' ultimately will influence individual risk perception and behaviour.It is our opinion that in many instances concerning the female athlete triad, the data do not match the sensational language often used to warn young girls and women of ''the risks associated with exercise''.Further, although the social marketing value of the catchphrase ''female athlete triad'' is high, it connotes something bigger than what can actually be measured properly, and, frankly, is insulting to most women athletes who train and compete hard, bear children, and continue towards a healthy and successful older age.Indeed, if undernutrition (ie, low energy availability) in sports is the primary issue at hand, then any position stand and subsequent papers to this effect should be titled as such, and should be directed towards health consequences for male and female athletes.Finally, a position stand from the American College of Sports Medicine or any other organisation attempting to influence practice and policy should be evidence based and should rely on the highest quality data and not primarily on those generated from consensus or from the same group of researchers.We remain grateful for the opportunities to state our opposing views on the female athlete triad.Such opportunities have allowed us to confront several difficult issues that are sociopolitical as well as scientific.As scientists, we should (with respect) agree to disagree on the specific areas of contention concerning the triad and trust that individuals will make informed choices about their own behaviour based on the best available knowledge.
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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 | 0,052 | 0,459 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,019 |
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 ».