Bone mineral acquisition during childhood and adolescence: physical exercise as a preventative measure
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The history of the human species has always included a lifestyle demanding heavy and prolonged physical work that was necessary for survival (Bortz, 1985). It has been estimated that the skeletal mass of humans living in the Late Paleolithic era exceeded that of humans in subsequent civilizations (Larsen, 1987; Wolpoff, 1980). This is attributed, in part, to the heavy physical exertion required for subsistence at that time (Eaton et al., 1988). Times, however, have changed and conditions of disuse have become firmly entrenched in our medical vocabulary. It has been suggested that the ability of bone to adapt to mechanical loading is much greater in the immature, as compared to the mature, skeleton (Parfitt, 1994). Osteoporosis prevention, therefore, may begin early in life when optimal bone mineral accretion is critical to the attainment of a healthy adult skeleton (Bailey & McCulloch, 1992; Fassler & Bonjour, 1996; Parfitt, 1994). Peak bone mass is a major determinant of adult bone mass which is, in turn, related to fracture risk (Matkovic et al., 1979). Upwards of 90% of adult bone mass is achieved by the end of adolescence and subsequent gains are relatively small (Bonjour et al., 1991; Glastre et al., 1990; Slemenda et al., 1994; Theintz et al., 1992).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».