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Enregistrement W3160147889 · doi:10.1080/17461391.2021.1922508

Fuelling the female athlete: Carbohydrate and protein recommendations

2021· review· en· W3160147889 sur OpenAlex
Daniel R. Moore, Jennifer Sygo, James P. Morton

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Sport Science · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesMenstrual cycleMedicineAdaptation (eye)Physical therapyPsychologyPhysical medicine and rehabilitationHormoneEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimal carbohydrate and protein intakes are vital for modulating training adaptation, recovery, and exercise performance. However, the research base underpinning contemporary sport nutrition guidelines has largely been conducted in male populations with a lack of consensus on whether the menstrual phase and associated changes in sex hormones allow broad application of these principles to female athletes. The present review will summarise our current understanding of carbohydrate and protein requirements in female athletes across the menstrual cycle and provide a critical analysis on how they compare to male athletes. On the basis of current evidence, we consider it premature to conclude that female athletes require sex specific guidelines in relation to CHO or protein requirements provided energy needs are met. However, there is a need for further research using sport-specific competition and training related exercise protocols that rigorously control for prior exercise, CHO/energy intake, contraceptive use and phase of menstrual cycle. Our overarching recommendation is to use current recommendations as a basis for adopting an individualised approach that takes into account athlete specific training and competition goals whilst also considering personal symptoms associated with the menstrual cycle.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,263 · 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