Comparing Methods of Quantifying Tibial Acceleration Slope
Notice bibliographique
Résumé
Considerable variability in tibial acceleration slope (AS) values, and different interpretations of injury risk based on these values, have been reported. Acceleration slope variability may be due in part to variations in the quantification methods used. Therefore, the purpose of this study was to quantify differences in tibial AS values determined using end points at various percentage ranges between impact and peak tibial acceleration, as a function of either amplitude or time. Tibial accelerations were recorded from 20 participants (21.8 +/- 2.9 years, 1.7 m +/- 0.1 m, 75.1 kg +/- 17.0 kg) during 24 unshod heel impacts using a human pendulum apparatus. Nine ranges were tested from 5-95% (widest range) to 45-55% (narrowest range) at 5% increments. AS(Amplitude) values increased consistently from the widest to narrowest ranges, whereas the AS(Time) values remained essentially the same. The magnitudes of AS(Amplitude) values were significantly higher and more sensitive to changes in percentage range than AS(Time) values derived from the same impact data. This study shows that tibial AS magnitudes are highly dependent on the method used to calculate them. Researchers are encouraged to carefully consider the method they use to calculate AS so that equivalent comparisons and assessments of injury risk across studies can be made.
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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 | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».