Notice bibliographique
Résumé
1This is best demonstrated in athletes, a population of patients at greatest risk for repeated head injuries. In fact, concussions are the most common head injury sustained by athletes; 8.9% of all high school sports injuries reported are concussions and account for 19% of all non-fatal injuries in football. 2 The incidence of concussion among American teen athletes has grown from 300,000 incidents annually 10 years ago to upward of three million cases now. The increase is likely due to the increased awareness by the sports community, leading to greater recognition and reporting. It is unclear if changes in rules and protective equipment has changed incidence. Nonetheless, these figures underestimate the frequency of concussions, as those with minor head injuries are often unlikely to seek care. In a survey by the Associated Press in 2009, 3 it was found that at the professional level, nearly one-fifth of 160 NFL players had hidden or downplayed the effects of their concussions. Athletes fear being removed from play and letting teammates down. Coaches, sideline personnel, and athletes themselves often do not recognize their own symptoms as a concussion. According to a McGill University study, 70.4% of athletes surveyed retrospectively reported experiencing the symptoms of a concussion during the past year, but only 23.4% realized that they had sustained a concussion in real time. 4 The study also found that 84.6% of athletes with a concussion had actually experienced more than one concussion. Part of the dilemma in diagnosing concussions is that the definition itself has been evolving. At this time, the most accepted definition of con cussion is a clinical one, introduced in 2001. 5
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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,021 |
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 ».