Avaliação do perfil dietético dos atletas da equipe de futebol do Exército Brasileiro
Bibliographic record
Abstract
Introdução: O perfil dietético de jogadores de futebol, amadores ou profissionais, tem sido bastante estudado, contudo poucas pesquisas abordam a avaliação nutricional de atletas militares.Objetivo: Avaliar o perfil dietético dos atletas da equipe de futebol do Exército Brasileiro.Métodos: A amostra foi composta por 18 atletas com idade média de 27,9 ± 5,2. Para o diagnóstico do estado nutricional, foram analisados a adequação de carboidratos (CHO), de lipídios (LIP) e de proteínas (PTN) por meio do registro alimentar de três dias, avaliados com o software NutWin e comparados as recomendações dietéticas do posicionamento em conjunto do American Dietetic Association, Dietitians of Canada and American College of Sports Medicine (2009).Resultados: A distribuição percentual de macronutrientes em relação à ingestão energética total se encontrou dentro das recomendações, sendo de 54,6 ± 6,7%; 20,7 ± 4,4% e 24,8 ± 5,1%, do valor energético total diário (2797 ± 530 kcal), respectivamente, para CHO, PTN e LIP. Contudo, ao se considerar os valores em g/kg de massa corporal, a ingestão de CHO mostrou-se abaixo das recomendações (5,0 ± 1,3 g/kg/d). Já a ingestão de PTN encontrou-se acima das recomendações (1,9 ± 0,6 g/kg/d).Conclusão: Há indícios que os atletas avaliados apresentaram uma inadequada ingestão de macronutrientes frente às recomendações nutricionais para sua modalidade esportiva. Portanto, evidencia-se a necessidade de novos estudos visando monitorar os hábitos alimentares dos jogadores militares de futebol.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".