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Enregistrement W12975871 · doi:10.1136/jrnms-89-11

Survival of the Fittest? The Scientific Basis for the Royal Navy Pre-Joining Fitness Test

2003· article· en· W12975871 sur OpenAlexaff
A. J. Allsopp, Emily G. Scarpello, Stephen A. Andrews, R. J. Pethybridge

Notice bibliographique

RevueJournal of The Royal Naval Medical Service · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical fitnessAnthropometryMedicineTest (biology)AttritionOverweightDemographyIncidence (geometry)Body mass indexNavyFitness testPhysical therapyGerontologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Royal Navy introduced a pre-joining fitness test to the selection procedures for RN Ratings from Summer 2003. The scientific basis for the test came from the present study to investigate if anthropometric and physical fitness measures predicted training failure. Fitness and anthropometric data from 1641 trainees were collected, together with their training outcome (i.e. pass or fail), during the period from September 2001 to March 2002. In addition, a retrospective interrogation of medical records identified those who reported any lower limb injuries. The overall rate of training attrition was 22%. Success in training was associated with: gender; age; physical fitness; and, in the case of females, Body Mass Index (BMI). The reported incidence of lower limb injury (LLI) was associated with: gender; physical fitness; and, for female trainees, BMI. The reported incidence of LLI was approximately 50% in the 'least-fit' female group compared to 10% in the 'most-fit' male group. 16% of females and 2% of males were considered 'unfit' (i.e. did not attain the prescribed run standards of 13 min 15 s and 11 min 13 s respectively). 3% of trainees were considered 'obese' (a BMI > 30 kg.m-2) whereas more than 25% were overweight (BMI > 25 kg.m-2). As a result of this work, selection candidates must now demonstrate a minimum standard of aerobic fitness prior to arrival at HMS Raleigh. The future impact of this selection measure on the reported incidence of lower limb injury and financial costs of training requires further investigation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,925

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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