Boston Marathon Athlete Self-Reported Nutrition And Hydration Information Source Utilization
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe current trends in endurance athletes’ information resource utilization for education around nutrition and hydration in preparation for participation in a community-based marathon event. METHODS: Institutional Review Board approval was obtained. Athletes ≥18 yrs registered for the 2022 Boston Marathon were recruited to complete an online Informed Consent and pre-race survey. Survey link was included in a weekly email newsletter sent by the event host organization to all registrants 4 wks pre-race. Survey included 2 separate questions on: “what resources, professionals, and/or media types they referenced for information in preparation for the marathon” for nutrition and for hydration. Question stems directed athletes to “check all that apply,” with option to indicate “I did not consult any resources.” RESULTS: 1,030 athletes (F: 546, M: 484) completed the survey (response rate: 3.6%). Mean age 47.2 ± 13.1 years, range (19-88 yrs). Self-reported information sources are summarized for nutrition (Table 1) and hydration (Table 2). CONCLUSION: Approximately half of study participants reported utilizing no resources for education on nutrition (49.5%) or hydration (58.8%) during marathon preparation, followed by online resources. These findings highlight opportunities to further optimize outreach and education on both nutrition and hydration among marathon athletes. Table 1. - Nutrition information sources utilized by study participants in preparation for marathon Information Source Category Utilization forNutrition Informationn (%) “I did not consult any resources” 523 (49.5%) Online resources (e.g. news, editorials, blogs) 223 (21.1%) Scientific publications (e.g. journals, books) 187 (17.7%) Audio programs (e.g. podcasts, radio) 129 (12.2%) Coach 122 (11.6%) Social media 121 (11.5%) Sports Dietitian 106 (10.0%) Information provided by event host organization 95 (9.0%) Medical Doctor 42 (4.0%) Television, film, documentaries 41 (3.9%) Educational conferences 21 (2.0%) Chiropractor 19 (1.8%) Disordered eating specialist 11 (1.0%) Naturopath/Herbalist 5 (0.5%) Sports scientist 4 (0.4%) Other 58 (5.5%) Table 2. - Hydration information sources utilized by study participants in preparation for marathon Information Source Category Utilization forNutrition Informationn (%) “I did not consult any resources” 621 (58.8%) Online resources (e.g. news, editorials, blogs) 178 (16.9%) Coach 134 (12.7%) Scientific publications (e.g. journals, books) 113 (10.7%) Social media 93 (8.8%) Information provided by event host organization 83 (7.9%) Audio programs (e.g. podcasts, radio) 75 (7.1%) Sports Dietitian 70 (6.6%) Medical Doctor 19 (1.8%) Television, film, documentaries 21 (2.0%) Educational conferences 13 (1.2%) Chiropractor 6 (0.6%) Disordered eating specialist 2 (0.2%) Naturopath/Herbalist 1 (0.1%) Sports scientist 10 (0.9%) Other 36 (3.4%) Joe and Clara Tsai Foundation as part of the Wu Tsai Human Performance Alliance; Eleanor and Miles Shore Faculty Development Awards Program, Harvard Medical School: Boston Children's Hospital Department of Orthopaedic Surgery and Sports Medicine Award
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».