The IOC Centres of Excellence bring prevention to Sports Medicine
Notice bibliographique
Résumé
The protection of an athlete's health and preventing injuries and illnesses in sport are top priorities for the IOC and its Medical Commission. The IOC therefore partners with selected research centres around the world and supports research in the field of sports medicine. This has enabled the IOC to develop an international network of expert scientists and clinicians in sports injury and disease prevention research. The IOC wants to promote injury and disease prevention and the improvement of physical health of the athlete by: (1) establishing long-term research programmes on injury and disease prevention (including studies on basic epidemiology, risk factors, injury mechanisms and intervention), (2) fostering collaborative relationships with individuals, institutions and organisations to improve athletes' health, (3) implementing and collaborating with applied, ongoing and novel research and development within the framework and long-term strategy of the IOC and (4) setting up knowledge translation mechanisms to share scientific research results with the field throughout the Olympic Movement and sports community and converting these results into concrete actions to protect the health of the athletes. In 2009, the IOC also identified four research centres that had an established track record in research, educational and clinical activities to achieve these ambitions: (1) the Australian Centre for Research into Injury in Sport and its Prevention (ACRISP), Australia; (2) the Sport Injury Prevention Research Centre (SIPRC), Canada; (3) the Clinical Sport and Exercise Medicine Research (CSEM), South Africa and (4) the Oslo Sports Trauma Research Center (OSTRC), Norway. This paper highlights the work carried out by these four IOC Centres of Excellence over the past 6 years and their contribution to the world of sports medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».