The acceptance of lentils as a pre‐meal in soccer‐specific intermittent exercise and its effects on performance
Notice bibliographique
Résumé
Our objective was to examine the acceptance, and effects on metabolism and performance of lentils as a pre‐exercise meal in a simulated soccer match. Thirteen male athletes participated in 4 trials in a repeated crossover design. Along with a fasted control (C) condition, isocaloric low GI‐high protein [lentils (L)], high GI‐high protein [potato & egg whites (PE)], or high GI‐low protein [potato (P)] meals were consumed 2‐hr before a soccer match. Blood and expired gas samples were collected to assess macronutrient metabolism. Distance covered on 5×1‐min sprints (2.5‐min rest) performed at the end of the match assessed performance. A 5‐point Symptoms Rating Scale (SRS) was used to assess nausea, bloating, hunger, fullness and flatulence. Serum insulin at exercise initiation was higher in P than all other conditions (p<0.001). During exercise, the oxidation rates for carbohydrate was higher and for fat was lower in P compared to C (p<0.05). Initial distance covered was greater (sprints 1 & 2) for L and PE (sprint 2) than fasting. Ratings of perceived exertion (RPE) throughout exercise were lower in L compared to C and P (p<0.05). No differences in symptoms (SRS) were apparent among the fed conditions (p>0.05). Also, the % of meals consumed was similar (80, 81 & 78% for L, PE & P, respectively). Our results show improvements in initial repeated sprint performance after L and PE meals compared to C. This finding along with the L meal's low RPE and its acceptability indicates a possible beneficial effect of consuming a low GI‐high protein pre‐exercise L meal. (Supported by research grants from the Saskatchewan Pulse Growers and NSERC Canada)
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».