Fluid, energy, and nutrient recovery via ad libitum intake of different commercial beverages and food in female athletes
Notice bibliographique
Résumé
) lost 2.0% ± 0.3% BM cycling at ∼75% maximal oxygen uptake before completing a 4-h recovery period with ad libitum access to 1 of 4 beverages: Water, Powerade (Sports Drink), Up & Go Reduced Sugar (Lower Sugar (LS)-MILK) or Up & Go Energize (Higher Protein (HP)-MILK). Participants also had two 15-min opportunities to access food within the first 2 h of the recovery period. Beverage intake, total water/nutrient intake, and indicators of fluid recovery (BM, urine output, plasma osmolality), gastrointestinal tolerance and palatability were assessed periodically. While total water intake (from food and beverage) (Water: 1918 ± 580 g; Sports Drink: 1809 ± 338 g; LS-MILK: 1458 ± 431 g; HP-MILK: 1523 ± 472 g; p = 0.010) and total urine output (Water: 566 ± 314 g; Sports Drink: 459 ± 290 g; LS-MILK: 220 ± 53 g; HP-MILK: 230 ± 117 g; p = 0.009) differed significantly by beverage, the quantity of ingested water retained was similar across treatments (Water: 1352 ± 462 g; Sports Drink: 1349 ± 407 g; LS-MILK: 1238 ± 400 g; HP-MILK: 1293 ± 453 g; p = 0.691). Total energy intake (from food and beverage) increased in proportion to the energy density of the beverage (Water: 4129 ± 1080 kJ; Sports Drink: 5167 ± 643 kJ; LS-MILK: 6019 ± 1925 kJ; HP-MILK: 7096 ± 2058 kJ; p = 0.014). When consumed voluntarily and with food, different beverages promote similar levels of fluid recovery, but alter energy/nutrient intakes. Providing access to food and understanding the longer-term dietary goals of female athletes are important considerations when recommending a recovery beverage.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».