Toward a Common Understanding of Diet–Exercise Strategies to Manipulate Fuel Availability for Training and Competition Preparation in Endurance Sport
Notice bibliographique
Résumé
From the breakthrough studies of dietary carbohydrate and exercise capacity in the 1960s through to the more recent studies of cellular signaling and the adaptive response to exercise in muscle, it has become apparent that manipulations of dietary fat and carbohydrate within training phases, or in the immediate preparation for competition, can profoundly alter the availability and utilization of these major fuels and, subsequently, the performance of endurance sport (events >30 min up to ∼24 hr). A variety of terms have emerged to describe new or nuanced versions of such exercise-diet strategies (e.g., train low, train high, low-carbohydrate high-fat diet, periodized carbohydrate diet). However, the nonuniform meanings of these terms have caused confusion and miscommunication, both in the popular press and among the scientific community. Sports scientists will continue to hold different views on optimal protocols of fuel support for training and competition in different endurance events. However, to promote collaboration and shared discussions, a commonly accepted and consistent terminology will help to strengthen hypotheses and experimental/experiential data around various strategies. We propose a series of definitions and explanations as a starting point for a more unified dialogue around acute and chronic manipulations of fat and carbohydrate in the athlete's diet, noting philosophies of approaches rather than a single/definitive macronutrient prescription. We also summarize some of the key questions that need to be tackled to help produce greater insight into this exciting area of sports nutrition research and practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».