Atualização sobre estimativas do gasto calórico de atletas: uso da disponibilidade energética
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and aim: Athletes present high daily caloric expenditure, requiring greater food intake and, sometimes, energy supplements. The energy needs of athletes are directly proportional to the type, frequency, intensity and duration of training. The difficulty of calculating the energy expenditure during physical activities lies in the energy demand being mixed, so it is important to know in which condition it is possible to measure or estimate the energy cost. Materials and methods: A review of the current literature on energy recommendations for athletes was carried out, comparing current Brazilian recommendations with the new North American proposal from Dietitians of Canada, the Academy of Nutrition and Dietetics, and the American College of Sports Medicine. Results and discussion: There are several equations for calculating energy estimates, with Harris-Benedict and Dietary Reference Intake (DRI) being the most used. In addition, there are recommendations for the energy intake of athletes proposed by the Brazilian Society of Sports Medicine. Recently, a new proposal appears in US guidelines, based on energy availability (ED), which is defined as the energy remaining after exercise for basic physiological processes. For DE, unlike the previous proposals, fat free mass (MLG) or lean mass (MM), instead of total body weight, is considered for energy quantification necessary to promote energy balance and optimum health of athletes. Conclusion: This new concept is useful for improving athlete performance by providing enough calories to maintain muscle mass.
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».