MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2914255066 · doi:10.33137/cpoj.v1i2.32013

HOW REPRODUCIBLE ARE THE EFFECTS OF A MICROPROCESSOR FOOT?

2018· article· en· W2914255066 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Michael McGrath, Nadine Stech, Piotr Laszczak, Alan Kercher, David Moser

Notice bibliographique

RevueCanadian Prosthetics & Orthotics Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGaitPhysical medicine and rehabilitationDescent (aeronautics)Foot (prosody)ExoskeletonMicroprocessorMedicinePhysical therapyComputer sciencePsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION Using microprocessor-control to dynamically adapt hydraulic ankles, by changing the resistances to dorsiflexion and plantarflexion (DF/PF) movements, has been shown to have beneficial biomechanical effects during slope descent1. Another, more recent case study also showed that the level walking biomechanical effects of microprocessor-feet (MPF) persist, and the same trends can be observed in repeated gait analysis sessions, over a year apart2. This work looks to expand on both of these concepts, analysing repeated gait analysis sessions to see if the biomechanical changes of MPF during slope descent are reproducible over time. Abstract PDF Link: https://jps.library.utoronto.ca/index.php/cpoj/article/view/32013/24432 How to cite: McGrath M, Stech N, Laszczak P, Kercher A, Zahedi S, Moser D. HOW REPRODUCIBLE ARE THE EFFECTS OF A MICROPROCESSOR FOOT? CANADIAN PROSTHETICS & ORTHOTICS JOURNAL, VOLUME 1, ISSUE 2, 2018; ABSTRACT, POSTER PRESENTATION AT THE AOPA’S 101ST NATIONAL ASSEMBLY, SEPT. 26-29, VANCOUVER, CANADA, 2018. DOI: https://doi.org/10.33137/cpoj.v1i2.32013 Abstracts were Peer-reviewed by the American Orthotic Prosthetic Association (AOPA) 101st National Assembly Scientific Committee. http://www.aopanet.org/

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,095
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,095
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,183 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineReproductibilité
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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Prosthetics & Orthotics JournalMême sujetProsthetics and Rehabilitation RoboticsTravaux en français237 207