Increased carbohydrate availability effects energy and nutrient periodisation of professional male athletes from the Australian Football League
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to explore the effect of increased carbohydrate availability intervention on energy intake and distribution in professional Australian Football athletes. Six 24-h energy and macronutrient intakes were quantified (n = 19 males; age 24 ± 4 y, stature 187 ± 8 cm, mass 87 ± 9 kg) using photographic food diaries and Foodworks analyses. Energy expenditure was estimated for the same period using GeneActiv accelerometers. During 3 control days, athletes had ad libitum access to food, while the 3 intervention days increased carbohydrate availability, through greater prompting and access to carbohydrate foods. Daily energy intake was higher during intervention (185 ± 40 kJ/kg/d) compared with control (172 ± 31 kJ/kg/d; p < 0.05) but remained below estimated expenditure, and carbohydrate intake was also greater with intervention (5.0 ± 0.2 g/kg/d) than control (4.0 ± 0.2 g/kg/d; p < 0.05). Expenditure was highest during the morning, which coincided with lowest intake on all days, while the intervention was associated with greater carbohydrate intake in the morning (0.6 g/kg, p < 0.05) compared with control. Increasing availability of carbohydrate during high-load training generated a modest increase in carbohydrate and energy intake, and the intervention was most effective in improving carbohydrate intake during mornings. Novelty: Increased access and provision of carbohydrate foods increased carbohydrate consumption and energy intake on high training load days. Daily distribution of energy intake can be modified through actively promoting carbohydrate consumption.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».