A Case Study of the Short-Term Development of Body Composition and Substrate Utilization Following Prolonged Low-Intensity Ski Trekking with Inadequate Energy Intake in Svalbard
Notice bibliographique
Résumé
This case study aimed to examine the short-term development of body composition and substrate utilization (i.e., contribution of fat and carbohydrates to energy supply) following prolonged low-intensity ski trekking (LIST) with inadequate energy intake in an Arctic region. For 23 days, two highly aerobically fit, male recreational athletes (24 and 26 years) performed ~2 – 11 hours of LIST each day, while pulling supply sledges (initially ~80 kg) across the length of Svalbard’s largest island, Spitsbergen (~640 km). We estimated body composition using bioelectrical impedance analysis (BIA). For evaluation of substrate utilization, we analyzed pulmonary respiratory gas-exchange ratio (RER) using an ergospirometry system during treadmill trekking (ski trekking simulation). Results indicated that the energy intake of each participant during this unsupported expedition was ~21.4 MJ·day-1 (~5107 kcal·day-1), of which ~33% (~5.0 g·kg-1·day-1), ~51% (~3.4 g·kg-1·day-1), and ~16% (~2.4 g·kg-1·day-1) came from carbohydrates, fat, and proteins, respectively. Body mass decreased by 7.2 kg (8.4%) in Subject A, and 4.4 kg (5.2%) in Subject B. Absolute fat mass decreased by 5.4 kg (37%) and 4.7 kg (30%) in Subject A and Subject B, respectively, whereas the changes in fat-free mass (–1.8 kg in Subject A, and +0.3 kg in Subject B) were within the random measurement error of the BIA analyser. Changes in RER in Subject A (–0.01 to –0.02 units) were within the random measurement error, whereas the RER data in Subject B were not interpretable due to excessive fluctuations in ventilatory equivalent for oxygen. In conclusion, this study indicates that short-term, prolonged LIST, performed with an energy deficit corresponding to a weight loss of ~2 kg·week-1, can lead to leaner body composition without notable changes in fat-free mass in well-trained, male recreational athletes. Furthermore, substrate utilization does not appear to be affected by short-term, prolonged LIST in this subgroup of athletes.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».