Energy Intake, Basal Metabolic Rate, and Within-Individual Trade-Offs in Men and Women Training for a Half Marathon: A Reanalysis
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the mechanisms governing energy budgets during periods of high energy expenditure is important from both an evolutionary physiology and behavioral ecology perspective. In particular, we still know too little about the linkages between key components such as daily energy expenditure (DEE), daily energy intake (DEI), and basal metabolic rate (BMR). Westerterp et al. repeatedly measured DEI (self-reported), BMR (respirometry), and body composition (fat mass) in 23 adult subjects as they transitioned from an inactive lifestyle and trained during 44 wk in preparation of running a half marathon. Here, I reanalyzed this data set using bivariate mixed models to partition the phenotypic correlation between DEI and BMR at the among- and within-individual levels. Reported DEI and BMR were positively correlated at the among-individual level (i.e., individuals with high average reported DEI also have a high average BMR). However, reported DEI and BMR were not correlated within individuals. There was a negative within-individual relationship between BMR and surplus energy (i.e., the energy intake above BMR = DEI - BMR), suggesting the presence of compensation mechanisms between BMR and other energy-demanding activities occurring within individuals. Thus, the principles governing energy budget were different at the among- and within-individual levels. To the extent that this situation is applicable to wild animals experiencing different levels of DEE throughout their annual cycle, the results presented here could explain why the relationships between BMR and other components of the energy budget (e.g., activity, growth, reproduction) are often context dependent.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».