A Review of Elite Athlete Evidence-Based Knowledge and Preparation for Competing in the Heat
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Elite athletes will compete in extreme heat more frequently as global land and sea temperatures increase, alongside more intense, frequent and longer duration heatwaves. Best practices to protect athlete health and performance during competition include heat acclimation/acclimatisation [(HA); i.e., long-term pre-competition preparation] complemented by pre-planned and practised cooling and hydration strategies (i.e., short-term interventions immediately before or during competition). This review explores elite athletes’ current behaviours and practices when preparing for competition in the heat and assesses the level of knowledge that has been exhibited by athletes and their practitioners in this space. Recommendations for future research, discussions of current best practices, and methods to improve translation of research into practice are provided. Available research focuses on small samples of elite endurance athletes during a selection of World Championship/Olympic/Paralympic events (~6% of competing athletes). While generally an increase in the adoption of evidence-based HA is seen chronologically from 2015 onwards, universal adoption is not seen. HA adoption is lowest in those who live/train in cold/temperate environments with cost and access to facilities/equipment being the most commonly reported barriers. Further research is required across the sporting landscape to fully characterise elite athlete behaviours and practices in these spaces. International federations and national governing bodies should continue their efforts to educate athletes and focus on regularly updated and reinvigorated release of evidence-based guidelines (in multiple germane languages) for competing in the heat, to increase the adoption of HA and other heat related best practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».