Movement for movement: exercise as everybody's business?
Notice bibliographique
Résumé
Exercise as medicine, is well established.1 However, the art of knowledge transfer and implementation of exercise/physical activity (PA) remains poorly embedded in society, strategy and clinical practice in all aspects of health.2 The reality of this situation is grim. Insufficient PA is 1 of the 10 leading risk factors for death worldwide, so exercise professionals and PA advocates have much work to do. The purpose of this editorial is to point towards a strategic plan which responds to the clear limitations of the current multiagency infrastructure for PA. We propose that this strategy should now consider how stakeholders can meet the calls of existing collaborative plans by working specifically as a community of practice3 (figure 1). Figure 1 A community of practice for exercise and physical activity (PA). Based on Wenger-Trayner and Wenger-Trayner.3 If the projected healthcare burden4 is realised, there will be no shortage of patients, in terms of healthcare ‘business’. Musculoskeletal problems and non-communicable diseases will dominate the landscape of tomorrow's patient care models.5 We will need all expert hands on deck to support …
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,008 |
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 ».