A Low-Glycemic Index, High-Fiber, Pulse-Based Diet Improves Lipid Profile, but Does Not Affect Performance in Soccer Players
Notice bibliographique
Résumé
Pulses (i.e., lentils, chickpeas, beans, peas) are low-glycemic index, high-fiber foods that are beneficial for improving blood lipids. Young soccer players typically have low dietary fiber intake, perhaps because of concerns regarding gastro-intestinal problems during exercise performance. Twenty-seven (17 females) soccer players were randomized to receive a pulse-based diet or their regular diet for four weeks in a cross-over study and evaluated for changes in blood lipids and athletic performance, with 19 (22 ± 6y; 12 females) completing the study (eight participants withdrew because of lack of time). Women increased high density lipoproteins (+0.5 ± 0.7 vs. −0.6 ± 0.3 mmol/L; p < 0.01) and reduced total cholesterol to high density lipoprotein ratio (−2.4 ± 2.9 vs. +2.6 ± 2.2; p < 0.01) on the pulse-based vs. regular diet, respectively, while there were no differences between diet phases in men. Athletic performance assessed by distance covered during games by a global positioning system was not significantly different during the pulse-based vs. regular diet (9180 ± 1618 vs. 8987 ± 1808 m per game; p = 0.35). It is concluded that a pulse-based diet can improve blood lipid profile without affecting athletic performance in soccer players.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».