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Enregistrement W2910331107 · doi:10.1123/ijsnem.2018-0269

Nutrition for Special Populations: Young, Female, and Masters Athletes

2019· review· en· W2910331107 sur OpenAlexaff
Ben Desbrow, Nicholas A. Burd, Mark A. Tarnopolsky, Daniel R. Moore, Kirsty J. Elliott‐Sale

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sport Nutrition and Exercise Metabolism · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesPopulationMedicineSpecial populationsGerontologyEnvironmental healthPsychologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adolescent, female, and masters athletes have unique nutritional requirements as a consequence of undertaking daily training and competition in addition to the specific demands of age- and gender-related physiological changes. Dietary education and recommendations for these special population athletes require a focus on eating for long-term health, with special consideration given to "at-risk" dietary patterns and nutrients (e.g., sustained restricted eating, low calcium, vitamin D and/or iron intakes relative to requirements). Recent research highlighting strategies to address age-related changes in protein metabolism and the development of tools to assist in the management of Relative Energy Deficiency in Sport are of particular relevance to special population athletes. Whenever possible, special population athletes should be encouraged to meet their nutrient needs by the consumption of whole foods rather than supplements. The recommendation of dietary supplements (particularly to young athletes) overemphasizes their ability to manipulate performance in comparison with other training/dietary strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations77
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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