The Influence of Load and Speed on Individuals' Movement Behavior
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Because individuals' movement patterns have been linked to their risk of future injury, movement evaluations have become a topic of interest. However, if individuals adapt their movement behavior in response to the demands of a task, the utility of evaluations comprising only low-demand activities could have limited application with regard to the prediction of future injury. This investigation examined the impact of load and speed on individuals' movement behavior. Fifty-two firefighters performed 5 low-demand (i.e., light load, low movement speed) whole-body tasks (i.e., lift, squat, lunge, push, and pull). Each task was then modified by increasing the speed, external load, or speed and load. Select measures of motion were used to characterize the performance of each task, and comparisons were made between conditions. The participants adapted their movement behavior in response to the external demands of a task (64 and 70% of all the variables were influenced [p ≤ 0.05] by changing the load and speed, respectively), but in a manner unique to the task and type of demand. The participants exhibited greater spine and frontal plane knee motion in response to an increase in speed when compared with increasing loads. However, there were a large number of movement strategies exhibited by individual firefighters that differed from the group's response. The data obtained here imply that individuals may not be physically prepared to perform safely or effectively when a task's demands are elevated simply because they exhibit the ability to perform a low-demand activity with competence. Therefore, movement screens comprising only low-demand activities may not adequately reflect an individual's capacity, or their risk of injury, and could adversely affect any recommendations that are made for training or job performance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle