Consensus Statements—Optimizing Performance of the Elite Athlete
Notice bibliographique
Résumé
The International Consensus Conference "Optimising Performance of the Elite Athlete," held in November 2024, brought together 29 scientists, some coaches, and athletes to establish evidence-based consensus statements aimed at enhancing elite athletic performance and health. The conference addressed critical themes including training strategies, nutrition, female athlete considerations, injury management, and emerging technologies. Key conclusions emphasize individualized, sport-specific approaches to training and nutrition, integrating concurrent training modalities to improve endurance, resilience, and efficiency. Nutrition strategies highlight the importance of tailored energy and macronutrient periodization, recognition of low energy availability risks, and cautious use of dietary supplements. Special attention was directed to female athletes, advocating for improved monitoring of menstrual cycles and hormonal status, while acknowledging current knowledge gaps in hormonal influences on performance and injury risk. Injury prevention remains a challenge, with tendon overuse and Achilles tendon ruptures significantly impacting athlete careers; rehabilitation should rely on criteria-based progression and multidisciplinary input. Emerging technologies, including wearable sensors and multi-omics analyses, hold promise for personalized training and nutrition but require further validation in elite contexts. Despite robust consensus, the panel identified substantial research gaps, particularly regarding female athletes, longitudinal training effects, and efficacy of novel interventions. This consensus provides a practical, scientifically grounded framework to optimize elite athlete performance and health, while underscoring the need for continued research to address outstanding questions and promote inclusive evidence-based practices.
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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 | 0,292 | 0,370 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».