Impact d'ateliers culinaires sur les habitudes alimentaires et déterminants psychosociaux de la performance chez des joueurs de football universitaire
Bibliographic record
Abstract
Il est bien connu que les habitudes alimentaires peuvent avoir un impact sur les performances sportives. Pourtant, de nombreux athlètes, y compris des joueurs de football universitaire, ont encore des habitudes alimentaires sous-optimales. De faibles connaissances en nutrition et compétences culinaires peuvent expliquer cette situation. Certaines études ont montré que l’éducation en nutrition et des ateliers culinaires représentent des stratégies qui peuvent améliorer les habitudes alimentaires des jeunes et des adultes, mais peu d'études ont évalué leur impact combiné et surtout auprès des étudiants-athlètes universitaires. Ces éléments ont mené l’élaboration d’un projet dont l'objectif premier était de déterminer l'impact d'une intervention en nutrition incluant de l’éducation en nutrition et des ateliers culinaires sur les connaissances en nutrition, l'intention et la perception de contrôle envers la préparation de repas sains et les habitudes alimentaires chez les joueurs de football universitaire. Puis, l’objectif second était de déterminer l’impact d’une telle intervention sur certains déterminants psychosociaux de la performance sportive tels que le sommeil, le stress et le bien-être des athlètes. Les résultats indiquent que l'intervention en nutrition améliore les connaissances en nutrition des joueurs de football universitaire. Cependant, l'intervention n'a eu aucun impact sur les habitudes alimentaires, l'intention et la perception de contrôle envers la préparation de repas sains ainsi que sur les déterminants psychosociaux de la performance sportive. Des études futures seront nécessaires pour examiner les effets à plus long terme d'une telle intervention non seulement sur les connaissances en nutrition et les habitudes alimentaires, mais également sur les compétences culinaires des athlètes universitaires.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".