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Enregistrement W3080871232 · doi:10.1249/fit.0000000000000593

2019 PAPER OF THE YEAR

2020· article· en· W3080871232 sur OpenAlexaboutno aff
Peter Ronai

Notice bibliographique

RevueACSMʼs Health & Fitness Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertificationMedical educationResistance (ecology)PublishingPsychologyPopulationGerontologyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ACSM’s Publications Committee is pleased to highlight the excellent content its journals are publishing and acknowledges authors whose exemplary work provides readers with unique scientific and practical content. The editorial team of ACSM’s Health & Fitness Journal® has selected “Developing a Lifelong Resistance Training Program,” by Len R. Kravitz, Ph.D. (1), as the 2019 Paper of the Year. Resistance training has been identified as an evidence-based, effective, and vital modality for enhancing health-related physical fitness and function and a recommended component of comprehensive exercise programs for people of all ages (2–5). Len’s article was selected because it has so clearly translated the scientific literature and industry guidelines on resistance training into practical information, which readers can apply immediately with clients and patients. Len distinctly summarizes current science behind the recommendations and provides meaningful, practical examples that readers can easily follow. His descriptions of best practices are consistent with recommendations for the general population (2,3), athletes (4), youth (3,5), older adults (6–9), and select populations (10–13). He provides easy to follow recommendations for designing safe and effective resistance training programs for clients and patients throughout the life span. Students, faculty, health and fitness professionals, and ACSM certification candidates can use this article as a primer. Len is an accomplished, articulate, and highly sought health and fitness industry educator and expert. Len’s articles and keynote presentations are always exceptionally informative, practical, and engaging. His knowledge and expertise as a scientist, researcher, and author is second only to his energy, enthusiasm, and passion for teaching. Len is program coordinator of Exercise Science and a researcher at the University of New Mexico where he won the Outstanding Teacher of the Year award. For his distinguished service, Len was inducted into the National Health and Fitness Hall of Fame Museum and Institute and has been recognized as the 2009 Canadian Fitness Professional “Specialty Presenter of the Year,” American Council on Exercise (ACE) 2006 “Fitness Educator of the Year,” and has received the Canadian Fitness Professional “Lifetime Achievement Award.” To hear more about this article from Len, click here: https://links.lww.com/FIT/A147. To read Len's Paper of the Year visit: https://journals.lww.com/acsm-healthfitness/Fulltext/2019/01000/DEVELOPING_A_LIFELONG_RESISTANCE_TRAINING_PROGRAM.6.aspx.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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