Integrative Field-Based Health and Performance Research: A Narrative Review on Experimental Methods and Logistics to Conduct Competition and Training Camp Studies in Athletes
Notice bibliographique
Résumé
Field-based sport research involves studies that collect data from athletes and/or teams during competition and/or their daily training environments. Over the last decade, sport-specific field-based research projects have significantly increased in number and complexity, partially owing to the further development of more portable measurement equipment (e.g., indirect calorimetry, desktop blood/gas analyzers, portable laboratories, etc.) and/or wearable or consumable technologies (e.g., smart watches, sensors, core temp pills, etc.). However, given these rapid advances and novelty, challenges remain in the validity and applicability of these devices. Unfortunately, there are no global ethical or best-practice standards for the use of portable devices and/or wearables in sport; however, this review will outline various opportunities and challenges. Many decision trade-offs are required when designing field-based research studies to balance gold-standard scientific rigor and strict research control with highly applied, but less-controlled, "real-world" conditions. To our knowledge, there are no narrative reviews that take a wholistic view of the logistical and methodological considerations of field-based research in athletes. Accordingly, this review takes a multi-disciplinary methodological approach (physiological, nutritional/energetic, biomechanical, musculoskeletal, cognitive, and psychosocial factors), along with the logistical considerations involved in project planning, research design, and ethics of field-based research with elite athletes and/or teams. We also provide practical guidance for characterizing the extreme demands of elite training and competition to support research that ultimately catalyzes improved understanding of the limits of human capacity. We hope this review can serve as a practical guide for researchers undertaking elite athlete field-based research.
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 | 0,016 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».