Provision of instructions to drink ad libitum or according to thirst sensation: impact during 120 km of cycling in the heat in men
Notice bibliographique
Résumé
The terms drinking to thirst and ad libitum drinking are used interchangeably, but should they? We investigated the differences in how athletes consumed fluids during exercise when instructed to drink according to thirst or ad libitum. Using a randomized, crossover, and counterbalanced design, 10 males (27 ± 4 y) cycled 120 km (48 ± 4% of peak power, 33 °C, 40% relative humidity) on 2 occasions, while drinking water according to thirst or ad libitum. Participants covered the cycling trials in 222 ± 11 min (p = 0.29). Although the body mass loss at the end of exercise and total volume of water consumed were similar between trials, thirst perception before each sip and the volume consumed per sip were significantly higher with thirst than ad libitum drinking, whereas the total number of sips was significantly lower with thirst than ad libitum drinking. Perceived exertion, rectal temperature, and heart rate were all significantly higher with thirst than ad libitum drinking, but the difference was trivial. In conclusion, thirst and ad libitum drinking are associated with different drinking patterns, but equally maintain fluid balance during prolonged exercise. The terms drinking to thirst and ad libitum drinking can be used interchangeably to guide fluid intake during prolonged exercise. Novelty: Both strategies are associated with different patterns of fluid ingestion during prolonged exercise, but are equally effective in maintaining fluid balance. Perceived exertion, rectal temperature, and heart rate are regulated dissimilarly by thirst and ad libitum drinking, but the difference is trivial.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».