Investigating the influence of various types of recreation physical activity on joint position sense
Notice bibliographique
Résumé
Maintaining good joint position sense (JPS) is vital for many activities of daily living. Unfortunately, throughout the aging process JPS tends to decline as a function of age. Recently research has been looking into types physical activity to prevent this decline, specifically tai chi and dance (Li, 2008-2009; Kiefer, 2013). These studies have shown improvements in joint position sense when looking at professional athletes or intense intervention programs. Therefore, the purpose of the current study was to determine if improvements in JPS can be seen in recreational athletes who participate in a variety of sports and physical activity. Joint position sense was measured in 55 young adults (m=19, f=36 ) using a Vernier goniometer in the elbows, wrists, knees, and ankles at 2 mid-range angles. A background questionnaire was used to collect information on the types and amount of physical activity each participant practiced within the last 5 years. Participants were categorized into 4 physical activity groups based on where the joint positioning is most required: upper limb (hockey, golf, racquet sports), lower limb (soccer, jogging), and full body (yoga, martial arts, dance, gymnastics). Participants were grouped based on the type of physical activity in which they dedicated the most time per month. The results show that there is no significant difference in JPS between the groups at any of the joints measured (p=0.332). The results suggest that exercises designed specifically for improving joint position sense may be more beneficial for older adults than more general forms of physical activity.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».