Fluid balance of female para hockey players during simulated competition
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study was to characterize the hydration habits and fluid balance of female para-ice hockey players. Methods: Fifteen players [5 defense (D), 8 forwards (F), and 2 goalies (G)] volunteered to participate in the study (age: 26.3 ± 10.9 y; ht:155 ± 11 cm; arm length: 65 ± 8 cm; leg length: 88 ± 11 cm; trunk length: 66 ± 14 cm). Players were weighed pre- and postgame, while fluid intake and individual playing time (PT) was monitored throughout the game. Results: On average, athletes arrived hydrated to the game (USG 1.019 ± 0.006) with 40% of players arriving dehydrated (USG >1.020). Mean playing time for forwards was 11:47-28:49 min:s (18:52 ± 5:48 min:s) and for defence 13:10-18:24 min:s (15:10 ± 2.05 min:s). Sweat loss was 0.96 ± 0.64 L (0.10-2.50 L) which exceeded net fluid intake (0.61 ± 0.37 L). Mean BM loss was 0.44 ± 0.9% (-2.1 to +0.9%) with 4 of 15 players (2 D, 1 F, 1 G) losing between 1.4 and 2.1% BM. Players preferred to drink water during the game compared to a carbohydrate electrolyte solution. Conclusion: 60% of athletes arrived hydrated to the game and drank enough fluid to prevent a BM loss <1%. Of note is that 40% of players arrived at the arena mildly dehydrated based on USG, and despite abundant opportunities to drink fluid during the game, 25% of players lost >1.3% BM due to sweat loss which may compromise physical and cognitive 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».