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Enregistrement W2625872733

카나디안 스트로크 동작 시 숙련자와 비숙련자의 동작 및 근전도 비교 분석

2016· article· ko· W2625872733 sur OpenAlexaboutno aff
Jung Tae Kim∥, 강병환

Notice bibliographique

Revue한국체육과학회지 · 2016
Typearticle
Langueko
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Vibration on Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKneelingPhysical medicine and rehabilitationBody postureUpper bodyThighLower bodyMedicineHip flexionPhysical therapyOrthodonticsAnatomyRange of motionPhysical strength
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first purpose of this study was to analyze three dimensional images and muscular activities from and non-experts when they perform the canadian canoe stroke activity. The second purpose was to find out the difference between and non-experts. The results are followings. 1. Change of angle Experts could draw longer while maintaining stability with wide kneeling and had advantage in recovery posture for less bending upper body backwards in the finish posture. non-experts had narrow kneeling and was unstable so that they did the finish posture faster than while failing to draw long. And since they bended upper body backwards in the finish posture too, it was unfavorable for non-experts in terms of time. 2. Change of angular velocity In case of catch posture, an experts angle of knee joint and hip joint became smaller as upper body leaned forwarded and have draw posture while maintaining great angular velocity. However, non-experts hip was borne backward in the catch posture unlike an expert and it was found that non-experts angle of knee joint and hip joint became bigger while failing to maintain first angular speed and slowing down gradually. 3. Muscular activity For canadian canoe stroke posture, it was found that the could use not only right and left latissimus dorsi muscle but also spinal erector muscle and right and left quadriceps muscle of thigh in the draw posture, whereas non-experts can do the draw posture depending on right and left latissimus dorsi muscle.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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