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Enregistrement W3173209442 · doi:10.3390/nu13072262

Dietary Macronutrient and Micronutrient Intake over a 7-Day Period in Female Varsity Ice Hockey Players

2021· article· en· W3173209442 sur OpenAlexaff
Tyler F. Vermeulen, Logan A. Boyd, Lawrence L. Spriet

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicronutrientAthletesAnimal scienceField hockeyDietary Reference IntakeIce hockeyMedicinePhysical therapyNutrientChemistryBiologyAdvertising

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the energy, macronutrient, and micronutrient intakes of female ice hockey players over a 7-d period including game, practice, and rest days. Twenty-three female varsity players (19.0 ± 1.1 yr, 167.1 ± 6.5 cm, 67.0 ± 8.0 kg) volunteered for the study. Average total daily energy expenditure (TDEE) was estimated over the 7-day period. Average 7-day energy intake (EI) and TDEE were 2354 ± 353 and 2304 ± 204 kcal. The majority (n = 19) of athletes had an EI ≥ 90% of their estimated TDEE. Macronutrient intake was 52% carbohydrate (CHO), 32% fat, and 16% protein of total EI, although CHO intake was slightly below recommendations (5 g/kg BM/d) on game and practice (4.8 ± 1.4 and 4.5 g/kg BM/d) days. Game day EI was greater than practice and rest days. Recommended micronutrient intakes were not met by most athletes for iron, calcium, vitamin D, and potassium, and intakes were similar between game, practice, and rest days. In summary, the average EI for female varsity ice hockey players appeared adequate to meet their energy needs over a weekly cycle of game, practice, and rest days. However, these female athletes would benefit from increasing CHO intake on game and practice days and selecting foods that are rich in vitamins and minerals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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