Ingesting A Sports Drink Enhances Simulated Ice Hockey Performance While Reducing Perceived Effort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study determined whether ingesting a carbohydrate-electrolyte solution (CES) vs. progressive dehydration affected skeletal muscle glycogen use and performance in ice hockey players during simulated ice hockey exercise comprised of 3 active “periods”. Seven males (21.3±0.3 years, 184.7±1.2 cm, 84.2±3.9 kg, and 49.6±1.8 mL·kg−1·min−1) performed a hockey-specific protocol on two occasions and either dehydrated progressively (NF), or stayed well-hydrated by ingesting a CES. Muscle biopsies were taken at rest, before the 3rd period (P3), and after the final sprint in the protocol. Compared to dehydration in the NF trial (−1.8% BM), CES ingestion enhanced voluntary performance (151.0±8.0 vs. 144.1±8.7 kJ) and glycogen use (177.5±31.1 vs. 103.5±16.2 mmol·kg dm−1), and reduced perceived exertion (16±1 vs. 18±1) in P3. Mean core temperature was reduced by CES ingestion throughout the protocol (38.0±0.2 vs. 38.1±0.1°C). These results suggest that compared to progressive dehydration, staying hydrated by ingesting a CES helps preserve performance, while reducing thermal and perceptual strains, in P3 of cycle-based simulation of ice hockey exercise. These benefits are observed despite greater glycogen use in P3 with CES ingestion.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».