MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2124141512 · doi:10.1123/jab.26.3.265

Quantitative Analysis of the Limits of Stability in Sitting

2010· article· en· W2124141512 sur OpenAlexafffund
Richard Preuss, Miloš R. Popović

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Biomechanics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term CareCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Mots-clésSittingStability (learning theory)MathematicsStatisticsComputer scienceMedicineMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study defines the limits of stability in sitting, and quantitatively assesses two measures of postural control relative to these limits. Young, healthy subjects sat, feet unsupported, on an elevated force plate. The limits of stability were determined by a least square fit of an ellipse to the center of pressure (CoP) excursion during maximal leaning in 8 directions. These were highly symmetrical and centered within the base of support. The ellipses had a mean eccentricity of 0.66 (major axis in the sagittal plane) and covered an area approximately 1/3 of the base of support. The CoP was then monitored over 4 min of quiet sitting, during which the postural sway covered an area<0.05% of the limits of stability and was closely centered within the latter. Finally, target-directed trunk movements were performed, in 5 directions, at 4 movement speeds and 3 target distances. Increased target distance and movement speed both decreased the margin of stability (distance between the CoP and the limits of stability), as did movement in the frontal plane, reflecting the eccentricity of the limits of stability. These combined findings support the validity of this quantitative method of defining the limits of stability in sitting, for healthy individuals.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,326 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations23
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Applied BiomechanicsMême sujetBalance, Gait, and Falls PreventionTravaux en français237 207