Valoració, intervenció i seguiment nutricional de futbolistes professionals per a la millora del seu rendiment i competitivitat
Bibliographic record
Abstract
Antecedents: Per a l’efectivitat dels assessoraments nutricionals en el futbol assolint els objectius proposats, és necessari tenir en compte els hàbits nutricionals del futbolista, les dinàmiques de càrrega durant la temporada, les demandes i els requeriments energètics i les pautes pericompetitives. \nObjectius: La intenció principal d’aquest estudi d’intervenció, ha estat la valoració i el seguiment dels canvis antropomètrics dels jugadors d’un equip de futbol al llarg de la temporada, tenint en compte, els entrenaments i els períodes competitius. \nMaterials i mètodes: Per assolir els objectius, s’ha realitzat una intervenció i recollida de dades, unes prescripcions dietètiques setmanals en 7 futbolistes a conseqüència de l’entrevista clínica i nutricional, un seguiment continu durant la temporada i una avaluació final. \nResultats: Gràcies a les prescripcions dietètiques monitoritzades, els 7 participants intervinguts han canviat la seva composició corporal. On, 6 dels 7 participants han millorant en massa muscular esquelètica i, 4 dels 7 jugadors, han disminuït el percentatge de greix corporal total. \nConclusions: Un assessorament nutricional monitoritzat en futbolistes professionals és fonamental per assolir canvis antropomètrics desitjats, millores d’hàbits nutricionals i, a conseqüència, un augment del rendiment esportiu.
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 | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.004 |
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".