Novel Tools in Determining the Physiological Demands and Nutritional Practices of Ontario FireRangers during Fire Deployments
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The seasonal profession of wildland fire fighting in Canada requires individuals to work in harsh environmental conditions that are physically demanding. The purpose of this study was to use novel technologies to evaluate the physiological demands and nutritional practices of Canadian FireRangers during fire deployments. METHODS: Participants (n = 21) from a northern Ontario Fire Base volunteered for this study and data collection occurred during the 2014 fire season and included Initial Attack (IA), Project Fire (P), and Fire Base (B) deployments. Deployment-specific energy demands and physiological responses were measured using heart-rate variability (HRV) monitoring devices (Zephyr BioHarness3 units). Food consumption behaviour and nutrient quantity and quality were captured using audio-video food logs on iPod Touches and analyzed by NutriBase Pro 11 software. RESULTS: Insufficient kilocalories were consumed relative to expenditure for all deployment types. Average daily kilocalories consumed: IA: 3758 (80% consumption rate); P: 2945±888.8; B: 2433±570.8. Average daily kilocalorie expenditure: IA: 4538±106.3; P: 4012±1164.8; B: 2842±649.9. The Average Macronutrient Distribution Range (AMDR) for protein was acceptable: 22-25% (across deployment types). Whereas the AMDR for fat and carbohydrates were high: 40-50%; and low: 27-37% respectively, across deployment types. CONCLUSIONS: This study is the first to use the described methodology to simultaneously evaluate energy expenditures and nutritional practices in an occupational setting. The results support the use of HRV monitoring and video-food capture, in occupational field settings, to assess job demands. FireRangers expended the most energy during IA, and the least during B deployments. These results indicate the need to develop strategies centered on maintaining physical fitness and improving food practices.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 découle