Biering-Sorensen test performance of Japanese young males: comparison with other ethnicities and relationship to electromyography, near-infrared spectroscopy and exertion ratings
Notice bibliographique
Résumé
Back muscle endurance is a predictor of future low back pain and is commonly assessed using the Biering-Sorensen Test (BST). Differences exist between ethnic groups that may affect the performance and interpretation of the BST and should be investigated. This study's aim was to explore objective and subjective measures of the BST in a Japanese group in comparison with previous studies in other ethnic groups. A total of 27 young male Japanese students performed the BST while measures of muscle fatigue were collected. The mean BST time (152.7 (32.5) s) was greater than the median of the reported mean times in other ethnic groups over the previous decade (128.6 s). Objective measures indicated that the Japanese subjects' lumbar muscles were as fatigued as those of previous studies, while subjective measures appear to indicate that subjects under-reported exertion. The better performance of the Japanese subjects in the BST may reflect physical, psychosocial and lifestyle differences related to ethnicity. STATEMENT OF RELEVANCE: Ergonomics research and practice needs to be applicable to different ethnic groups. Despite the substantial body of evidence on back muscle endurance and indications of potential ethnicity related differences, this had not been previously investigated. These results help ergonomists to interpret physical ergonomics evidence in a multi-ethnic world.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».