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Enregistrement W2130119731 · doi:10.1080/00140130010008129

Spinal shrinkage during repetitive controlled torsional, flexion and lateral bend motion exertions

2001· article· en· W2130119731 sur OpenAlexafffund
G. Au, Julie Cook, Stuart M. McGill

Notice bibliographique

RevueErgonomics · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooMcGill University
Mots-clésShrinkageOrthodonticsRange of motionBody segmentPhysical medicine and rehabilitationTask (project management)Structural engineeringMathematicsMedicinePhysical therapyEngineeringStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This experiment analysed the spinal shrinkage due to repetitive exertions confined to each of three separate axes (twist, lateral bend, flexion). While the experiment was performed twice with small technique modifications in the twisting task (and thus two data collections were performed), the essential components were as follows. A total of 20 subjects were loaded with an equal moment of 20 Nm in each of the three axes, on 3 separate days (one axis per day). Subjects performed each task for 20 min at 10 repetitions min(-1), where stadiometer measurements of standing height were taken prior to and immediately following the 20 min exertion. The twisting task demonstrated significant spinal shrinkage (1.81 and 3.2 mm in the two experiments) between the pre- and post-stature measurements while no clear effect emerged for the other two tasks. These data suggest that repetitive torsional motions impose a larger cumulative loading on the spine when compared with controlled lateral or flexion motion tasks of a similar moment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil0,741

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,266 · 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'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

Citations29
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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