Mermaid health — identifying health issues related to mermaiding
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».