Common Sports Injuries among Physical Activities Practitioners at the Physical Fitness Centers in Jordan (Comparative Study)
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the study was to investigate the common sports injuries among physical activities practitioners at the physical fitness centers in Jordan. Study sample consisted of (272) volunteered male (n=221) and female (n=51) (age 30±3). Researchers used a special form used to evaluate athletic injuries. After collecting and analyzing the data. Results showed that the most common sports injuries among sample of the study was muscular tears 27.7%, muscle spasm 20.7%, and tears ligament 20.2%. And the most exposed parts of the body to injury is the lumbar area 26.8%, elbows 16.9%, followed by shoulders 8.9%. Also the study results revealed that the most cusses of injuries was over training 24.14%. Poor warm-up 22.1% and bad technic 11.3%. Bodies-building was the most type of activities subjects to injury with 18.8%. Physical Fitness 6.6% and weight loss 27.7. Results also showed that physical therapy was the most means of treating injuries 54.14%, drugs therapy 33.3% and surgical intervention 4.2%. Also the study shows that males are more exposed to injuries than females. Conclusions: These finding indicate that sports injures is part of physical Activities participations, preventive measures should be taken by participant's the researchers recommended the need for physical and medical checkup before participation in physical activity at the physical fitness centers.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».