Nutritional Preparation for an Ultra-Endurance Swimmer: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Nutritional considerations and metabolic determinates for ultra-endurance events continue to evolve with the increasing popularity of events. This case study assessed the nutritional requirements required of 30-year-old male ultra-endurance athlete to successfully complete an endurance open-water swim. Methods: Dietary intake in preparation for the event was assessed, estimated caloric needs, and a nutritional analysis was performed on the athlete to determine nutritional intake that was required to successfully complete the endurance swim event. The athlete was monitored for 24.3 miles (Ontario, Canada to Northeast, Pennsylvania, United States). Day of nutritional changes were observed, and body composition was assessed pre- and post-event. Results: The swimmer was monitored for 11 hours, 28 minutes and 5 seconds. Determination of athletes’ potential metabolic energy would shape the energy cost to complete the endurance event. Modifications prior to the ultra-endurance swim event met the athlete’s energy requirement for training and the energy reserve needed for the endurance swim event. Conclusions: The addition of calories and nutritional modifications prior to the ultra-endurance swim event met the athlete’s energy requirement for training and the energy reserve needed for the endurance swim event. This case study highlights the importance of providing nutritional support for ultra-endurance athletes and the difficulty in predicting energy expenditure for such an event.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».