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Enregistrement W2336065037 · doi:10.1177/1747954116645208

Stance affects balance in surfers

2016· article· en· W2336065037 sur OpenAlexaff
Chantel C. Anthony, Lee E. Brown, Jared W. Coburn, Andrew J. Galpin, Tai T. Tran

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sports Science & Coaching · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensCanadian Sport Centre Pacific
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalance (ability)Dynamic balancePopulationPsychologyPhysical medicine and rehabilitationMathematicsMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surfing is a dynamic sport and is performed in a highly unstable and changing environment, making balance a vital characteristic for surfers. It might be expected that repeated practice of particular movements in a specific stance, such as surfing, would lead to specific balance adaptations. This study investigated dynamic balance within surfers while also evaluating the influence of stance. Balance was assessed using the Biodex Stability System in an upright bipedal stance in 20 adult male surfers (age 24.10 ± 2.40 years, mass 74.95 ± 8.26 kg, height 177.11 ± 6.13 cm). Three 20-second balance trials were performed, and the degree and direction of tilt from horizontal were recorded. Results indicated that regular stance surfers spent a significantly ( p < 0.05) greater percentage of time (66.18% ± 26.28) in horizontal balance compared to goofy stance surfers (44.03% ± 18.96). Regular stance surfers spent a significantly greater percentage of time (38.81% ± 14.77) in a posterior direction compared to goofy stance surfers (20.09% ± 7.25), while goofy stance surfers spent a significantly greater percentage of time in an anterior direction (40.50% ± 21.61) compared to regular stance surfers (16.04% ± 8.84). Surf stance appears to play a large role in horizontal and directional balance. These findings suggest the repetition of particular movements relative to stance may induce specific adaptations in surfers. Therefore, balance measurements may be used as an evaluation tool in this population.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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