A practical guide to improve sleep and performance in athletes
Notice bibliographique
Résumé
Sleep is vital for optimal mental and physical health. For athletes, optimizing sleep is becoming a popular strategy to enhance athletic performance. Athletes often complain of sleep problems including insufficient sleep and insomnia symptoms and are also at a higher risk for sleep disordered breathing. Sleep disorders and insufficient sleep can contribute to excessive sleepiness, daytime dysfunction, and performance problems. In contrast, better sleep provides benefits for physical health and athletic performance. For athletes, multiple factors can contribute to insufficient sleep. Sport-specific factors include frequent travel across time zones, competition and training schedules, high training loads, and sleeping in an unfamiliar environment. Non-sport-related factors include work, social, and family commitments; attitudes and sleeping beliefs; individual characteristics, such as chronotype or preference for morning or evening; and lifestyle choices. Fortunately, there are strategies that can be implemented to improve sleep in athletes including (a) education and emphasis on the importance of sleep; (b) sleep screening; providing extra sleep opportunities like (c) banking sleep and (d) napping; improving sleep hygiene like (e) proper light exposure; (f) a good pre-sleep routine; (g) a conducive sleep environment; (h) a strategy for supplementation; (i) utilizing circadian timing adjustments; and (j) jet lag management. Increased recognition of the importance of sleep from sport professionals and screening for sleep disorders and disturbances will be key for future athlete health, well-being, and performance.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,228 | 0,160 |
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 ».