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Enregistrement W2132713342 · doi:10.1080/00140130110099407

Repeatability of measurement in determining stature in sitting and standing postures

2001· article· en· W2132713342 sur OpenAlexfundno aff
Cíntia de Lourdes Nahhas Rodacki, Neil Fowler, André Luíz Félix Rodacki, Karen M. Birch

Notice bibliographique

RevueErgonomics · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésSittingRepeatabilityStandard deviationMathematicsPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationOrthodonticsMedicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to determine the effect of sitting and standing postures on the repeatability of a stadiometer designed to detect small variations in spinal length. Two groups of ten healthy subjects, with no previous or known history of back problems, participated in this study. One group was measured in the standing posture, while the other group was measured in a sitting posture. All subjects gave informed consent to participate in this study. Subjects had a set of landmarks defining the spinal contour marked on their backs and then stood in the stadiometer for three series of ten measurements to be performed. At the end of each measurement, the subjects were requested to move away from and then be repositioned in the stadiometer. Subjects improved the repeatability across the measurement series. At the end of the second measurement series, all subjects presented mean standard deviations of 0.43 +/- 0.08 mm (range 0.30-0.50 mm) in the standing posture. In the sitting posture, deviations of less than 0.05 mm were obtained only at the end of the third measurement series (0.48 +/- 0.08 mm; range 0.34-0.62 mm), suggesting that this posture required three measurement series before repeatable measurements could be assured rather than two in the standing posture.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations52
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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