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Enregistrement W2619282769 · doi:10.1249/01.mss.0000517584.58058.00

Differences in Total Body Fat and Body Fat Percentage Between Performance and Aesthetic Collegiate Athletes

2017· article· en· W2619282769 sur OpenAlexaff
Daniel Flegg, Jessica A. Insogna, Ryan E.R. Reid, Patrick Delisle-Houde, Ross E. Andersen

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBody fat percentageAthletesClassification of obesityBody weightPhysical therapyMedicineAnimal scienceLean body massPsychologyAnthropometryInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aesthetic sport athletes may believe that they can achieve a higher score if their body conforms to an ideally perceived body image. These athletes may follow extreme diets that can lead to a low body fat percentage, fluctuations in weight, and eating disorders in order to achieve their desirable body image. Although, performance sports do not score points from judges, these athletes may be very lean in response to their training demands. PURPOSE: To compare absolute and relative total fat, android fat, gynoid fat, between synchronized swimming (aesthetic sport) to hockey (performance sport) in female collegiate athletes. METHODS: 41 female collegiate athletes (n=22 hockey players, n=19 synchronized swimmers) completed a total body iDXA scan to evaluate total and regional body fat percentage. The average age of the athletes was 20.30 ±1.77 yrs. The average weight of the athletes was 65.36 ± 8.37 kg where synchronized swimmers weighed 62.62 ± 8.45 kg and hockey players weighed 67.73 ± 7.73kg, (F(1,40) = 4.09, p ≤0.05). ANOVA was used to compare between sport differences in total body fat and body fat percentage as well as in the android and gynoid regions. RESULTS: Synchronized swimmers had higher total body fat percentages (30.64 ± 6.76 % vs 26.74 ± 4.63 %, F(1, 39) = 4.756, p=0.035), higher android percent fat (27.83 ± 9.91% vs 22.4 ± 7.09% F(1,39) = 4.156 p=0.048) and gynoid percent fat (35.18 ± 6.96% vs 30.50 ± 4.86% F(1,39) = 6.372 p=0.016) than hockey players. Moreover, there was no significant differences in total body fat (18.79 ± 5.87kg vs 17.57 ± 4.64kg) F(1,39) = 0.550 p=0.463), android fat (1.14 ± 0.53kg vs 0.97 ± 0.46kg F(1,39) = 1.280 p=0.265) and gynoid fat (3.68 ± 1.18kg vs 3.51 ± 0.82kg F(1,39) = 0.301 p=0.586) between the two groups. CONCLUSION: Previous literature suggests that synchronized swimmers (aesthetic sports) have lower body fat percentage in order to achieve a higher score from judges. However, our results indicate that collegiate hockey players (performance sports) have lower body fat in all the tested regions. Factors such as body image perception, training, and diet during the competitive season should be further investigated in order to better tailor health and training programs for female student athletes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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