ASSOCIAÇÃO ENTRE CONSUMO ALIMENTAR, COMPOSIÇÃO CORPORAL E DESEMPENHO FÍSICO DE ATLETAS PROFISSIONAIS
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: Associar a ingestão alimentar, antropometria e desempenho esportivo de atletas profissionais. Métodos: Foram aferidos peso, altura, circunferências e pregas cutâneas e aplicado questionário de frequência alimentar. Realizou-se testes YYIR1 e RAST, dividindo-se os atletas em desempenho adequado (DA) e inadequado (DI), segundo o Índice de Fadiga (IF) e VO2max. Os dados foram submetidos aos testes T de Student, Qui-Quadrado e correlação de Pearson, com p<0,05. Resultados: Avaliou-se 32 atletas, adultos (59,4%), homens (87,5%), com 27,16±12,1 anos, 72,43±14,6 kg, IMC de 24,48±3,2 kg/m2 e com 15,75±6,6% de gordura (%GC). A ingestão foi de 45,78±12,25 kcal/kg/dia, 2,7±0,85 g/kg/dia de proteína, 1,51±0,39 de lipídios e 5,22±1,80 de carboidratos. O IF médio foi de 7,17±1,32 W.seg-1 no DA e 43±16,29 no DI e VO2max de 41,3±2,21 ml/min/kg no DA e 39,35±0,97 no DI. Houve diferença estatística entre DA e DI nos testes RAST e YYIR1 quanto a idade (p=0,002 e p=0,0001) e circunferência da cintura (CC) (p=0,005 e p=0,024). Observou correlação entre IMC com potência média (Pmed) (r=-0,369) e consumo proteico (cP) (r=-0,416); da CC com IF (r=-0,517) e cP (r=-0,0,392); do %GC com potência máxima (r=-0,474), Pmed (r=-0,630) e cP (r=-0,433) e do IF com consumo lipídico (r=-0,396). Conclusão: Atletas com índices antropométricos inferiores obtiveram melhores resultados de desempenho físico e maior consumo proteico, indicando possível associação entre essas variáveis.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».