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Enregistrement W629489427 · doi:10.71781/31758

Déterminants des choix alimentaires d'athlètes adolescents en période de compétition

2013· dissertation· fr· W629489427 sur OpenAlexaboutno aff
Alexandra M. Landry

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2013
Typedissertation
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude s’insère dans une étude s’intitulant « Choix alimentaires d’adolescents canadiens et attitudes de leurs entraîneurs impliqués dans des activités sportives organisées ». Les objectifs étaient d’étudier chez des adolescents impliqués dans une compétition sportive provinciale où l’offre alimentaire est contrôlée 1) leur maîtrise des recommandations nutritionnelles 2) les facteurs individuels, comportementaux, socio-environnementaux influençant leurs choix alimentaires. Deux observateurs ont visité les différents sites alimentaires et de compétition pendant les Jeux du Québec de 2011 à Valleyfield. Les plateaux des athlètes ont été photographiés à table au moment des repas avec une caméra numérique et les commentaires oraux colligés par écrit. Au total, 173 photographies ont été analysées et comparées aux recommandations reconnues en nutrition sportive. Dans notre étude, les préférences alimentaires, l’offre alimentaire et la présence des coéquipiers sont les facteurs qui influencent le plus les choix alimentaires en compétition. Par contre, le sexe de l’athlète n’a pas influencé les choix alimentaires des athlètes observés. En pré-compétition, 85,4% des plateaux présentent une valeur énergétique supérieure aux recommandations et 66,3% d’entre eux ont une répartition en énergie inadéquate, peu importe le sexe. Un excès de lipides et de protéines au sein du repas précédant l’effort caractérise majoritairement les plateaux dont la répartition en énergie est non optimale (69,5%). Les recommandations en post-compétition (100%) et lors des jours de repos (95,8%) ont facilement été rencontrées. Il en est de même pour l’hydratation (99,4%). Le lait au chocolat est la boisson la plus populaire (59,5%). Les produits céréaliers (99,4%), le lait et substituts (87,3%), les légumes (85,7%), les viandes et substituts (83,2%), les aliments riches en sucres (79,8%), les fruits (70,5%) et les mets riches en gras (59,4%) sont particulièrement appréciés par les athlètes. Les commentaires recueillis font ressortir une vision dichotomique des aliments chez certains athlètes qui classifient les aliments en « bons » ou « mauvais ». Notre étude démontre que la présence d’une politique alimentaire permet de promouvoir des habitudes alimentaires saines et favorise la consommation d’aliments nutritifs lors d’une compétition sportive d’envergure. Cependant, de l’éducation en nutrition est toujours requise pour viser l’amélioration du comportement alimentaire avant l’effort.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
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