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Record W629489427 · doi:10.71781/31758

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

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

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2013
Typedissertation
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicMuscle metabolism and nutrition
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPsychology

Abstract

fetched live from 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.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.254
Threshold uncertainty score0.505

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.322
Teacher spread0.302 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2013
Admission routes1
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