Patterns of energy allocation during energetic scarcity; evolutionary insights from ultra-endurance events
Notice bibliographique
Résumé
Exercise physiologists and evolutionary biologists share a research interest in determining patterns of energy allocation during times of acute or chronic energetic scarcity. Within sport and exercise science, this information has important implications for athlete health and performance. For evolutionary biologists, this would shed new light on our adaptive capabilities as a phenotypically plastic species. In recent years, evolutionary biologists have begun recruiting athletes as study participants and using contemporary sports as a model for studying evolution. This approach, known as human athletic palaeobiology, has identified ultra-endurance events as a valuable experimental model to investigate patterns of energy allocation during conditions of elevated energy demand, which are generally accompanied by an energy deficit. This energetic stress provokes detectable functional trade-offs in energy allocation between physiological processes. Early results from this modelsuggest thatlimited resources are preferentially allocated to processes which could be considered to confer the greatest immediate survival advantage (including immune and cognitive function). This aligns with evolutionary perspectives regarding energetic trade-offs during periods of acute and chronic energetic scarcity. Here, we discuss energy allocation patterns during periods of energetic stress as an area of shared interest between exercise physiology and evolutionary biology. We propose that, by addressing the ultimate "why" questions, namely why certain traits were selected for during the human evolutionary journey, an evolutionary perspective can complement the exercise physiology literature and provide a deeper insight of the reasons underpinning the body's physiological response to conditions of energetic stress.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».