Energy balance in cyclists on plant‐based diets during a 30‐day, 4300‐km ride across Canada: Two case studies
Notice bibliographique
Résumé
The popularity of ultra-endurance events and plant-based diets highlights the importance of understanding the energetics of athletes with diverse dietary preferences. This study examined energy balance in two recreational cyclists on plant-based diets (male, 41 years; female, 38 years) during a 30-day cross-Canada ride. Resting energy expenditure was measured via whole-room indirect calorimetry before and after the ride. Total energy expenditure (TEE) was assessed using doubly labeled water during the first and last weeks of the ride and used to calculate physical activity energy expenditure (PAEE) and physical activity level (PAL). Body composition was assessed with deuterium dilution, and dietary intake was recorded using food scales, written records, and photographs. Cyclists averaged 154.8 ± 24.0 km/day early and 118.2 ± 25.3 km/day late in the ride. Body weight showed minimal variation, but the male's fat mass decreased by 2.3 kg and fat-free mass increased by 1.4 kg. Both cyclists increased energy intake (female: +421 kcal/day; male: +761 kcal/day), with protein intake >2.3 g/kg/day. TEE increased in the female (+683 kcal/day) but remained relatively stable in the male (-137 kcal/day), driven by PAEE. PAL remained high (female: 3.71-4.11; male: 3.76-3.94). These findings highlight the high energy demands of ultra-endurance cycling and the need for tailored strategies, particularly for athletes on plant-based diets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».