Longitudinal Changes in Body Composition Throughout Successive Seasonal Phases Among Canadian University Football Players
Notice bibliographique
Résumé
Kim, J, Delisle-Houde, P, Reid, RER, and Andersen, RE. Longitudinal changes in body composition throughout successive seasonal phases among Canadian university football players. J Strength Cond Res 32(8): 2284-2293, 2018-The purpose of this study was to assess changes in body composition during seasonal phases of the training year among Canadian Inter-University Sport (CIS) football players. Forty university football players were assessed for anthropometry, total body composition, regional body composition, and central adiposity over a 7-month period including the summer off-season and the in-season. Baseline testing occurred in April, before the summer off-season, and follow-ups were completed before training camp, at the beginning of August, and following the in-season, at the beginning of November. Linemen had the greatest tissue percent fat (25.98 ± 6.56%) at baseline, significantly (p < 0.01) greater than big skill (18.69 ± 3.97%) and followed by skill (14.35 ± 3.39%) who were significantly (p < 0.01) leaner than both other groups. Skill players significantly increased fat mass (0.98 ± 0.30 kg, p ≤ 0.05) and waist-to-hip ratio (0.02 ± 0.01, p ≤ 0.05) during the in-season, and linemen increased visceral fat mass from April to November (0.20 ± 0.06 kg, p ≤ 0.01). All players significantly (-1.26 ± 0.30 kg, p = 0.001) decreased lean mass during the in-season. All groups significantly increased bone mineral content during the summer off-season (p ≤ 0.05). There was also a significant time × summer training location interaction (p ≤ 0.05) for fat mass with athletes who remained on campus during summer months gaining the least amount of adiposity. Body composition and central adiposity seem to change differentially among positional groups across the annual training season.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».