Çorum ilinde spor merkezlerinde spor yapan bireylerin besin destek ürünleri kullanımının ve bilgi düzeylerinin değerlendirilmesi
Notice bibliographique
Résumé
Amaç: Bu çalışma spor yapan bireylerin besin destek ürünü (BDÜ) kullanma oranının tespiti ve BDÜ hakkında bilgi düzeylerinin belirlenmesi amacıyla yapılmıştır. Gereç ve Yöntem: Araştırma Çorum ilinde bulunan spor salonlarında 55'i kadın 251'i erkek toplam 306 katılımcı üzerinde yüz yüze anket yöntemi kullanılarak yapılmıştır. İstatistiksel değerlendirmelerde SPSS 21 kullanılmış ve elde edilen verilerin p anlamlılık değeri ve yüzde değerleri hesaplanmıştır. Bulgular: Katılımcıların %50,6'sı 21-25 yaş aralığında olup bunların %83,3 erkek, %16,7 kadın bireylerden oluşmaktadır. Katılımcıların %45,4'ünün BDÜ kullandığı tespit edilmiştir. BDÜ kullanan katılımcıların cinsiyetleri ve spor yapma süreleri arasında istatistiksel anlamlı ilişki bulunmuştur. Kadınlarda BDÜ kullanma oranı %7,8 iken erkeklerde bu oran %53,2 olarak tespit edilmiştir. Katılımcıların protein tozu, enerji içecekleri, vitamin ve mineral katkıları ve bu ürünlerin yan etkileri konusunda bilgi eksikliği olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca katılımcıların %67’si BDÜ’nün spor yapanlar için gerekli olduğunu, %74,8’i bu ürünlerin performansı artırabileceğini belirtmiştir. Sonuç: Spor yapan bireylerin sporcu beslenmesi ve BDÜ hakkında yeterli bilgiye sahip olmadıkları belirlenmiştir. Sporculara kolaylıkla erişimin sağlanabileceği alanlarda (spor salonu, soyunma odası, sosyal medya platformları, kamu spotları vb.) beslenmenin temel kurallarının anlatılması gerekmektedir. Sporcular, spor beslenmesi uzmanlarına yönlendirilmelidir. Bu uzmanlar uluslararası örgütler tarafından belirlenen standartlar doğrultusunda BDÜ tavsiye etmeli ve sporculara doğru bilgileri vermelidir.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».