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Enregistrement W2035306741 · doi:10.1243/0954411001535570

Review of arm motion analyses

2000· review· en· W2035306741 sur OpenAlexaff
Carolyn Anglin, U.P. Wyss

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part H Journal of Engineering in Medicine · 2000
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerminologyStandardizationComputer scienceMotion (physics)Sports biomechanicsMovement (music)Presentation (obstetrics)Motion analysisVariety (cybernetics)Physical medicine and rehabilitationHuman–computer interactionData scienceArtificial intelligenceSimulationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interest in arm movements has increased tremendously in recent years. This interest has been motivated by different goals: the desire for a more scientific approach to replacement or support of the joints of the upper limb, the need for input to biomechanical computer models, and the clinical interest in comparing normal movements with pathological movements. The availability of commercial marker-tracking systems has facilitated achieving these goals. However, the complex nature of arm movements and the lack of standardized movements raises many challenges. In comparison with gait analysis, few arm motion analyses have been conducted. The purpose of this review is to aid researchers and clinicians interested in conducting an arm motion study in choosing the appropriate methodology. This is accomplished both by describing the methods used in past investigations and by highlighting important findings. Due to the variety of research goals, there is sometimes more than one appropriate method and the choice is left to the reader. Nevertheless, since it is extremely desirable to record and express the data in a standardized way, standardization proposals are described. This review, which focuses on methodology rather than results, addresses the following topics: motivations and tasks studied, tracking methods, the shoulder complex, joint centres and rotation axes, marker positions, coordinate system definitions, terminology and rotations, accuracy, and presentation methods.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations132
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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