Šiuolaikinių technologijų naudojimo trukmės poveikis paauglių laikysenai ir liemens raumenų statinei ištvermei
Notice bibliographique
Résumé
Tyrimo pagrindimas. Sparčiai tobulėjančios ir lengvai prieinamos šiuolaikinės technologijos užima vis didesnę vaikų ir paauglių kasdieninio gyvenimo dalį (Paavonen et al., 2010). Išmanieji telefonai, planšetės ir kompiuteriai (tiek nešiojami, tiek stacionarūs) tapo neatsiejama jaunų žmonių mokymosi ir laisvalaikio dalimi (Young et al., 2012; Korpinen et al., 2013). Taip pat padaugėjo vaikų ir paauglių laikysenos sutrikimų, dažnas skundžiasi įvairaus pobūdžio skausmu nugaroje, ypač kaklinėje ir juosmeninėje dalyse (Brink et al., 2013; Bimboga, Korhan, 2014). Tikslas – nustatyti šiuolaikinių technologijų naudojimo trukmės ir paauglių laikysenos bei statinės raumenų ištvermės sąsajas. Metodai. Buvo tiriami 84 asmenys (60 merginos, 24 vaikinai). Tiriamųjų laikysena įvertinta 1987 m. W. W. K. Hoeger (Arcinavičius ir kt., 2004) vizualia laikysenos vertinimo anketa, technologijų dažnio, trukmės, pojūčių nugaroje ir fizinio aktyvumo klausimyno anketa, statinė raumenų ištvermė – McGill (2002) metodika. Rezultatai. 90% tiriamųjų pasireiškė nemalonūs pojūčiai nugaroje (13% visoje nugaroje, 9% kakle, 35% viršutinėje nugaros dalyje, 43% juosmeninėje nugaros dalyje). Visi tiriamieji naudojosi šiuolaikiniais technologijų įrenginiais (75% kompiuteriu, 10% planšete, 95% telefonu). 10% tiriamųjų laikysena puiki (45–50 balų), 35% – gera (44–45 balai), 55% – laikysena patenkinama (39–30). Nesinaudojančių kompiuteriu laikysenos vidurkis siekė 40,2 balo, o tų, kurie praleido 4 ir daugiau valandų – 43, nesinaudojančių planšete – 40, o tų, kurie naudojosi planšete 1–2 h – 39. Tiriamieji, kurie nesinaudoja telefonu daugiau nei skambinant, surinko 42 balus, o tie, kurie naudojosi 4 ir daugiau valandų – 38,7 balo. Vertinant moksleivių laikyseną ir statinę liemens raumenų ištvermę nustatyta teigiama vidutinio stiprumo reikšminga koreliacija tarp laikysenos ir nugaros bei dešinės pusės raumenų statinės liemens ištvermės (r = 0,33; r = 0,41), praleisto laiko prie kompiuterio ir statinės liemens raumenų ištvermės – silpni ir vidutinio stiprumo teigiami koreliaciniai ryšiai, reikšmingas ryšys buvo su kairės pusės statine liemens raumenų ištverme (r = 0,24). Vertinant laiką, praleistą naudojantis planšete, ir statinę liemens raumenų ištvermę, gauti neigiami silpni koreliaciniai ryšiai, reikšmingas ryšys – su pilvo raumenų statine ištverme (r = –0,29). Įvertinus telefono naudojimo trukmę, laikyseną ir ištvermę, nustatyti neigiami silpni ir vidutinio stiprumo reikšmingi koreliaciniai ryšiai. Išvados. 10% tiriamųjų nustatyta puiki laikysena, 35% – gera, 55% – patenkinama. Nustatytas tiesioginis vidutinio stiprumo reikšmingas ryšys tarp paauglių laikysenos ir liemens raumenų statinės ištvermės. Šiuolaikinių technologijų priemonėmis kasdien naudojasi 100% tiriamųjų, o vidutinė naudojimosi trukmė yra keturios valandos. Gauti reikšmingi silpni ir vidutinio stiprumo ryšiai tarp šiuolaikinių technologijų naudojimo trukmės ir statinės liemens raumenų ištvermės bei laikysenos. Raktažodžiai: šiuolaikinės technologijos, paauglių laikysena, statinė raumenų ištvermė.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,009 |
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 ».