Evaluation of the Use of Nutrition Support Products in Taekwondo Athletes
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to determine the use of nutrition support products by male and female athletes who are involved in taekwondo and their level of knowledge in this respect. The sample group was formed with male and female (n=300) athletes who are actively involved in taekwondo. 300 of the collected questionnaires, which were determined to have been filled in correctly, were evaluated. Of the questionnaires evaluated, 108 belonged to female taekwondo athletes and 192 belonged to male taekwondo athletes. The arithmetic average, standard deviation and percent frequency (%) distributions of the obtained data were calculated. It was stated that 47.4% of male athletes and 41.7% of female athletes use the nutrition support products and the most preferred products by male athletes are protein powder (38%); amino acid (18.2%); vitamin (13.5%); mineral 8.9%; creatine (9.4%) and other nutrition support products (%12). It was found that female athletes also use the same products and these products are protein powder (30.6%); amino acid (15.7%); vitamin (18.5%); mineral 13%; creatine (8.3%) and other nutrition support products (13.9%). It was determined that the use of nutrition support products in male athletes was provided through doctor (20.8%), pharmacist (10.9%), friends (10.4%) and neighbors (3.6%), and in female athletes, through doctor (23.1%), pharmacist (16.7%), friends (6.5%) and neighbors (2.8%). Reasons for taekwondo athletes to use nutrition support products were to improve their athletic performance for 65.1% of males and 67.6% of females, and to cope with the fatigue for 17.2% of males and 17.6% of females. Our study results show that athletes who are involved in taekwondo use nutrition support products at a high level in order to increase their athletic performances. It is important for athletes using nutrition support products to use these products under the supervision of an expert for their health.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».