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Enregistrement W4281900569 · doi:10.3390/nu14112281

Dietary Intake over a 7-Day Training and Game Period in Female Varsity Rugby Union Players

2022· article· en· W4281900569 sur OpenAlexaff
Claire Traversa, Danielle L. E. Nyman, Lawrence L. Spriet

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of GuelphQueen's UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal scienceEnergy expenditureMedicineInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study estimated the daily energy intake (EI) and energy expenditure (TDEE) in female varsity rugby union players during a weekly training/game cycle. Fifteen (nine forwards, six backs) players (20.5 ± 0.4 y, 167.1 ± 1.8 cm, 74.9 ± 2.9 kg) were monitored for a 7-day period (one fitness, two heavy training, one light training, one game, and two recovery days) during their regular season. The average EI throughout the week for all 15 players was 2158 ± 87 kcal. There were no significant differences between days, but the lowest EI (1921 ± 227 kcal) occurred on the mid-week recovery day and the highest on game day (2336 ± 231 kcal). The average TDEE was 2286 ± 168 kcal (~6% > EI). The mean energy availability (EA) over the 7-day period was 31.1 ± 3.6 kcal/kg FFM/day for the group. Of the players, 14% were in the optimal EA range (>45 kcal/kg FFM/day); 34% were in the moderate range (≥30−45 kcal/kg FFM/day); and 52% had a poor EA of <30 kcal/kg FFM/day. Carbohydrate (3.38 ± 0.36 g/kg/day, 45% of EI); fat (1.27 ± 0.12 g/kg/day, 37% of EI); and protein (1.38 ± 0.12 g/kg/day, 18% of EI) consumption remained similar throughout the week (p > 0.05). The players consumed 6% less energy than they expended, providing poor to moderate EA; therefore, daily carbohydrate intake recommendations were not met.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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