Body Composition in Division I Football Players
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed body composition of Division I football players (n = 69) and compared the findings with previously reported data to ascertain whether the increase in player total body mass that has been observed over the past 10 years has been accompanied by an increase in body fat. Body composition was determined by hydrostatic weighing and the measurement of skinfold thicknesses. Total body mass, skin-fold thicknesses, and body fat were greater in the current players than in players in studies conducted in the early 1980s and early 1990s. Body fat varied significantly across playing position, with the defensive backs, offensive backs, and receivers being the leanest and the offensive linemen and tight ends the most fat. There was no significant relationship between body composition and playing year or scholarship status, nor were any differences observed between ethnic groups. Of important clinical relevance was the finding that the linemen (offensive, defensive) and tight ends were on average greater than 25% body fat, the borderline for obesity in this age group. Much of this fat was deposited in the abdominal region, a significant finding when one considers the high correlation between abdominal obesity and ischemic heart disease and stroke. The current findings suggest that more attention needs to be given to the nature of the increase in body mass being achieved by today's football player to minimize long-term negative health consequences, and the findings reemphasize the need identified in earlier studies of the importance of detraining programs for these athletes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».