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Enregistrement W1968417453 · doi:10.1080/15438620903324353

Proprioception of Foot and Ankle Complex in Young Regular Practitioners of Ice Hockey, Ballet Dancing and Running

2009· article· en· W1968417453 sur OpenAlexaff
Jing Xian Li, Dong Xu, Blaine Hoshizaki

Notice bibliographique

RevueResearch in Sports Medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFoot and Ankle Surgery
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProprioceptionBalletBallet dancerAnkleIce hockeyFoot (prosody)Physical therapyPhysical medicine and rehabilitationAnkle dorsiflexionSedentary behaviorPsychologyMedicineRange of motionPhysical activityDanceArtSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the proprioception of the foot and ankle complex in regular ice hockey practitioners, runners, and ballet dancers. A total of 45 young people with different exercise habits formed four groups: the ice hockey, ballet dancing, running, and sedentary groups. Kinesthesia of the foot and ankle complex was measured in plantarflexion (PF), dorsiflexion (DF), inversion (IV), and eversion (EV) at 0.4 degrees /s using a custom-made device. The results showed the following: (1) significantly better perceived passive motion sense in PF/DF was found as compared with the measurements in IV/EV within each group (P < .01); (2) ice hockey and ballet groups perceived significantly better passive motion sense in IV/EV than the running (P < .05) and the sedentary (P < .01) groups; and (3) no significant difference in the all measurements was found between running and sedentary groups. The benefits of ice hockey and ballet dancing on proprioception may be associated with their movement characteristics.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations29
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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