Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To critically examine the literature on skiing and snowboarding injuries in children and adolescents. DATA SOURCES: Searched English language articles from: Medline, SPORTDiscus, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Current Contents, and HealthSTAR. The table of contents for Ski Trauma and Skiing Safety Series published by the American Society for Testing and Materials were also examined. MeSH headings included: Sports, Athletic Injuries, and Accidents. Keywords used within these headings were Skiing and/or Snowboarding with focus on children, adolescents, youth, students, or age group-related comparisons. MAIN RESULTS: The patterns and rates of injury differed markedly by activity and study design. Most studies were case-series investigations providing little useful information on risk factors. Intrinsic risk factors included: lower ability, younger age, past injury, and female sex. Extrinsic risk factors were improper binding adjustment, no helmet, certain slope characteristics, and no wrist guards. The literature on the effect of activity, equipment ownership and lessons on injury risk was equivocal. CONCLUSIONS: Suggestions for injury prevention include the use of helmets and wrist guards, participation on appropriate runs for ability level, proper fit and adjustment of bindings and other equipment, and taking lessons with the goal of increasing ability and learning hill etiquette. Many areas requiring further research are identified and discussed. New methodological approaches hold promise in advancing the field of ski and snowboard injury research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».