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Enregistrement W2598752852 · doi:10.5603/imh.2017.0003

Mermaid health — identifying health issues related to mermaiding

2017· article· en· W2598752852 sur OpenAlexaff
Matthieu J. Guitton

Notice bibliographique

RevueInternational Maritime Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and Diving-Related Complications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationAthletesEnvironmental healthPopularityPopulationSAFERHealth problemsMedicinePsychologyPhysical therapyEcologyBiologySocial psychologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mermaiding - swimming with a leg-covering monofin mimicking the tail of a mermaid - is an emerging aquatic activity, which has gained a marked popularity over the last few years. However, no study so far has documented the potential health issues or risks of injuries related to this practice. MATERIALS AND METHODS: This study surveyed professional mermaids cumulating an estimated total of 19,147 h of in-water mermaiding, regarding their health issues and injuries. While mermaiding bears some risks, the occurrence of problematic conditions appears limited. Interestingly, the profile of health issues experienced by professional mermaids is unique and specific, and clearly different from both professional swimmers and surfers. RESULTS: Self-reported health issues related to mermaiding could be divided into issues specifically related to mermaiding activities (ear issues, reported by 87.5% of the respondents; sea life encounters, 50%; cold-related issues, 37.5%; compromised access to air, 25%), issues related to the tail and fins (back pain, 50%; lower limbs issues, 37.5%), and issues related to water quality (eye issues, 25%; waterborne diseases, 12.5%). Clear differences appear between professional and recreational mermaiding activities. CONCLUSIONS: The results presented here will help to build safer conditions for mermaiding activities and to develop adapted responses from health specialists to help this unique yet growing population of aquatic performers and athletes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,378 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
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Résumé présentoui

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