The Sports Food Usage of Athletes Participating in Winter Endurance Multisport and Ironman Events
Notice bibliographique
Résumé
Strong evidence supports the importance of carbohydrate (CHO) and protein intake in optimizing training adaptations to endurance exercise. In that context, athletes now have access to plenty of sports food products such as sports drinks, bars and gels to provide CHO/protein during and after training. Little is known regarding the use of such sports foods by multisport endurance athletes while training. PURPOSE: To evaluate the nutritional habits of non-elite athletes participating in winter triathlon (snowshoeing, skating and cross-country skiing), winter pentathlon (winter triathlon sports + cycling and running), Ironman (IM-swimming, cycling, running) and half-distance Ironman (IM70.3). METHODS: A total of 151 non-elite athletes (44 women and 107 men) were included in the analysis. Participants completed an online validated food frequency questionnaire. Questionnaires assessing training habits, socio-demographic information and sports food and supplement use in the month prior to investigation were also completed. RESULTS: Participants were aged from 21 to 66 years and trained on average (±SD) 11.8±1.7 hours/week. Average energy intake provided by sports food was 180±37 kcal/d (5.7±1.1% of daily calories) with highest intakes among IM athletes (314±30 kcal/d) and lowest intakes among winter athletes (WA) (85±23 kcal/d). IM and IM70.3 athletes consumed more protein bars (p=0.003) and energy-dense bars (p<0.001) than WA. Gels were consumed by 79.3% of the participants; the lowest values being seen in WA compared with IM and IM70.3 athletes (p<0.001). Sports candies were consumed by 47.3% of the athletes without difference between groups (p=0.13). Regular sports drinks (CHO + electrolytes) (85.2%) were more popular than low-calorie drinks (31.3%), drinks supplemented with amino acids (22.0%) and homemade versions (21.3%). Sodium tabs were used by 28.0% of athletes, with higher use among IM and IM70.3 athletes than among WA (p<0.001). A few athletes reported using caffeine pills (2.7%), all of whom were IM 70.3 athletes. CONCLUSIONS: Our data suggest that the use of sports food while training varies greatly among multisport endurance non-elite athletes, with apparently greater prevalence among summer triathletes than among WA. Funding: Natural Sciences and Engineering Research Council of 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».