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Enregistrement W4205436878 · doi:10.1177/17479541211054458

Low Energy Availability and Relative Energy Deficiency in Sport: What Coaches Should Know

2022· article· en· W4205436878 sur OpenAlexaff
Braeden T. Charlton, Sara Forsyth, David C. Clarke

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sports Science & Coaching · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFemale athlete triadTriad (sociology)AthletesPsychologyEnergy (signal processing)Applied psychologyClinical psychologyMedicinePhysical therapyDisordered eatingEating disordersMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Female Athlete Triad (Triad) and the more encompassing Relative Energy Deficiency in Sport (RED-S) are disorders caused by low energy availability (LEA). LEA is a state of insufficient energy intake by an athlete relative to their energy expenditure. Persistent LEA results in the deleterious consequences to health and performance that comprise RED-S. With respect to both the Triad and RED-S, researchers have called for more education of those involved with sport, particularly coaches, to help reduce the incidence of these disorders. Recent studies have shown that as few as 15% of coaches are aware of the Triad, with up to 89% unable to identify even one of its symptoms. RED-S is a more recently established concept such that coach knowledge regarding it has only begun to be assessed, but the results of these initial studies indicate similar trends as for the Triad. In this review, we synthesize research findings from 1986 to 2021 that pertains to LEA and RED-S, which coaches should know so they can better guide their athletes.

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 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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, 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

Citations34
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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