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Enregistrement W2169632847 · doi:10.1123/jab.28.1.29

Leg Tissue Mass Composition Affects Tibial Acceleration Response Following Impact

2012· article· en· W2169632847 sur OpenAlex
Alison Schinkel-Ivy, Timothy A. Burkhart, David M. Andrews

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Biomechanics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAccelerationLean body massTibiaAccelerometerLean tissueFat massBone mineral contentMedicineAnatomyAnimal scienceBone mineralAdipose tissueInternal medicineBiologyBody weightPhysicsOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To date, there has not been a direct examination of the effect that tissue composition (lean mass/muscle, fat mass, bone mineral content) differences between males and females has on how the tibia responds to impacts similar to those seen during running. To evaluate this, controlled heel impacts were imparted to 36 participants (6 M and 6 F in each of low, medium and high percent body fat [BF] groups) using a human pendulum. A skin-mounted accelerometer medial to the tibial tuberosity was used to determine the tibial response parameters (peak acceleration, acceleration slope and time to peak acceleration). There were no consistent effects of BF or specific tissue masses on the un-normalized tibial response parameters. However, females experienced 25% greater peak acceleration than males. When normalized to lean mass, wobbling mass, and bone mineral content, females experienced 50%, 62% and 70% greater peak acceleration, respectively, per gram of tissue than males. Higher magnitudes of lean mass and bone mass significantly contributed to decreased acceleration responses in general.

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.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,761

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,243 · 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