When van Mechelen's sequence of injury prevention model requires pragmatic and accelerated action: the case of para alpine skiing in Pyeong Chang 2018
Notice bibliographique
Résumé
Results of the Paralympic Injury and Illness Surveillance Study noted an unusually high injury incidence rate (IR) in the sport of Para alpine skiing at the 2014 Sochi Paralympic Games (IR 48.3, a sixfold increase in acute injuries in comparison to the Vancouver 2010 Paralympic Games).1–3 There were likely several associated factors. Some were clearly modifiable such as the course design, number of training runs permitted on the course and the command and control structure between the technical and medical staff. Additionally, Paralympic officials recognised that careful monitoring of weather data and timely management of snow production, taking advantage of modern technology, had the potential to reduce injury risk. Thus, for the 2018 PyeongChang Paralympic Winter Games (the Games), the International Paralympic Committee (IPC) Medical Committee, in collaboration with the World Para Alpine Skiing (WPAS) sport technical staff, implemented a series of changes following Professor Willem van Mechelen’s ‘Sequence of (Injury) Prevention’ model4: The Paralympic Injury and Illness Surveillance Study carried out at the Sochi 2014 Paralympic Games demonstrated a dramatic …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».