Training Effects on Nutrient Intake in Male Collegiate Cross Country Runners
Notice bibliographique
Résumé
2373 Physical activity and athletic performance are enhanced by optimal nutrition. There have been few studies published investigating the dietary practices of college-age male cross-country runners. PURPOSE: To assess the nutritional adequacy of collegiate cross-country runners at three phases during their competitive season. METHODS: Three-day diet records of nine male collegiate cross-country runners were collected at three phases during a season: early season, pre-taper, and during the taper. Assessment of the nutritional adequacy of their diets was based on the Joint Position Statement published by the American College of Sports Medicine, the American Dietetic Association, and the Dietitians of Canada. RESULTS: The mean carbohydrate intake (7.9g/kg) was within the recommended range, while fat intake (33% of total energy intake) and protein intake (2.0g/kg) were consistently above the recommendations. The mean intake for all micronutrients analyzed met the Recommended Dietary Allowances (RDA) except for magnesium (61%) and vitamin E (67%). There was a tendency for all macro- and micro-nutrients to decrease from early season to pretaper and then increase during the tapering phase. Magnesium and vitamin B6 intake decreased significantly from early season to pre-taper by 29% and 34%, respectively. CONCLUSIONS: Although the mean intake for most micronutrients was close to 100% of the RDAs, a significant proportion of individual runners were not meeting the RDA. Collegiate cross-country runners should consume nutrient dense diets to insure adequate nutrient intake throughout the cross-country season.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».