The effects of the Alexander Technique training on neck and shoulder biomechanics and posture in healthy people
Notice bibliographique
Résumé
Le but de ce projet de maîtrise était de mesurer les effets d'un programme de huit semaines, 20 leçons de technique Alexander (AT) sur l'alignement postural cou-épaule, l'amplitude de mouvement et l'activité musculaire de personnes en bonne santé pendant des tâches qui visaient la relation tête-cou-épaule. Les évaluations de laboratoire post-entraînement ont indiqué une diminution de la cyphose thoracique durant des tâches statiques d'assise et d'entrée de texte à l'ordinateur. Il y avait une augmentation d'amplitude d'activité du muscle serratus antérieur à 120 degrés d'une tâche de flexion d'épaule avec charge et d'amplitude de flexion d'épaule. Puisque la posture semble être un facteur de risque pour des troubles musculo-squelettiques et que les déficits d'amplitude ainsi que le maintient de postures de travail spécifiques avec l'activation musculaire sont associés aux troubles chroniques de cou-épaule, l'AT pourrait présenter un avantage clinique comme approche de réadaptation et de prévention des troubles cou-épaule.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».