Variation of Salivary IgA During Weight Loss Period Before a Competition Among University Judo Players
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aims to investigate the health condition of university judo athletes during a period of weight loss before a competition, using secretory immunoglobulin A (SIgA) in saliva. METHODS: The subjects were 30 university judo athletes, who were divided into three groups: control group (n = 10), under 5% weight loss group (n = 10), and over 5% weight loss group (n = 10). The items evaluated were body weight measurements, salivary SIgA level and its secretion rates, incidences of symptoms of upper respiratory tract infections, and mental state. RESULTS: The over 5% body weight loss group had significantly lower SIgA secretion rates on the first day and third day before the real competition compared to those of the control group. Furthermore, the over 5% body weight loss group had an increased number of symptoms of upper respiratory tract infections. Alterations in mental statuses were also seen, such as decreased vitality and increased fatigue on the day before the competition in the over 5% weight loss group. CONCLUSIONS: This study shows that over 5% body weight loss in judo athletes induces a decrease in the salivary SIgA secretion rate and causes health condition of the body and the mind to deteriorate.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».