الحالة الغذائية للاعبي كرة السلة وعلاقتها ببعض المتغيرات الانثروفسيولوجية Nutritional status of basketball players and its Canadian and anthropological relationship
Bibliographic record
Abstract
الحالة الغذائية للاعبي كرة السلة وعلاقتها ببعض المتغيرات الانثروفسيولوجيةأصبحت تغذية الرياضيين تحظي باهتمام كبير جداً، لارتباطها الوثيق بالأداء البدني والمستوي الرقمي للرياضيين وتحقيق البطولات، وحيث ان دراسة الحالة الغذائية مهمة لصحة اللاعبين والانجاز التنافسي، ونظراً لان البيانات التي تقيِّم كفاية التغذية لدى اللاعبين، ولا سيما الرياضات الجماعية محدودة، فربما تكون هذه الدراسة مفيدة للمدربين ومدربي اللياقة البدنية والطاقم الطبي وخبراء التغذية وأخصائي التغذية الذين يعملون في مجال الرياضات الجماعية وبالأخص كرة السلة، وتهدف الدراسة الي تقييم الحالة الغذائية للاعبي كرة السلة والتعرف علي العلاقة بين الحالة الغذائية للاعبي كرة السلة وبعض المتغيرات الانثروفسيولوجية والتعرف علي نسبة مساهمه متغيرات الحالة الغذائية علي المتغيرات الانثروفسيولوجية، استخدم الباحث المنهج الوصفي، وتمثلت عينة الدراسة في لاعبي كرة السلة (الدرجة الاولي) بأندية: كفر الشيخ الرياضي، ميت علوان الرياضي، دسوق الرياضي بمحافظة كفر الشيخ، وبلغ اجمالي العينة (36) لاعب، وتم تطبيق استبيان الحالة الغذائية وتحليل المأخوذ الغذائي للاعبين وكذلك تم اجراء قياسات انثروفسيولوجيه، وكانت ابرز النتائج ان متوسط استهلاك الطاقة لدي اللاعبين اقل من النسبة الموصي بها وفقاً للمرحلة السنية وعدد ساعات التدريب، وكان متوسط استهلاك البروتين يومياً لدي اللاعبين اقل من النسبة الموصي بها، بينما كان متوسط الاستهلاك اليومي للدهون لدي اللاعبين مناسب ومتوافق مع النسبة الموصي بها (RDI)، وكان لدي اللاعبين عجز في استهلاك الماء وزياده في الاستهلاك اليومي من الصوديوم وكان استهلاك اللاعبون من الكالسيوم منخفضاً، بينما كان متوسط الاستهلاك اليومي مناسباً، وكان متوسط الاستهلاك اليومي من الزنك وفيتامين C اقل من النسب الموصي بها (RDI)، ويوصي الباحث بالحرص علي وجود اخصائي تغذية مع الفرق الرياضية الجماعية وبالأخص لاعبي كرة السلة.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.161 | 0.060 |
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".