New Opportunities to Advance the Field of Sports Nutrition
Notice bibliographique
Résumé
Sports nutrition is a relatively new discipline; with ~100 published papers/year in the 1990s to ~3,500+ papers/year today. Historically, sports nutrition research was primarily initiated by university-based exercise physiologists who developed new methodologies that could be impacted by nutrition interventions (e.g., carbohydrate/fat oxidation by whole body calorimetry and muscle glycogen by muscle biopsies). Application of these methods in seminal studies helped develop current sports nutrition guidelines as compiled in several expert consensus statements. Despite this wealth of knowledge, a limitation of the current evidence is the lack of appropriate intervention studies (e.g., randomized controlled clinical trials) in elite athlete populations that are ecologically valid (e.g., in real-life training and competition settings). Over the last decade, there has been an explosion of sports science technologies, methodologies, and innovations. Some of these recent advances are field-based, thus, providing the opportunity to accelerate the application of ecologically valid personalized sports nutrition interventions. Conversely, the acceleration of novel technologies and commercial solutions, especially in the field of biotechnology and software/app development, has far outstripped the scientific communities' ability to validate the effectiveness and utility of the vast majority of these new commercial technologies. This mini-review will highlight historical and present innovations with particular focus on technological innovations in sports nutrition that are expected to advance the field into the future. Indeed, the development and sharing of more "big data," integrating field-based measurements, resulting in more ecologically valid evidence for efficacy and personalized prescriptions, are all future key opportunities to further advance the field of sports nutrition.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 ».