Exploration of the minimum visual disability criteria for Para nordic and Para alpine skiing using simulated vision impairments
Notice bibliographique
Résumé
The International Paralympic Committee Classification Code requires sports to develop evidence-based, sports-specific classification systems. This project aimed to determine the minimum eligibility criteria for Para nordic and Para alpine skiing by simulating vision impairments and measuring the impact of the impairments on performance in twenty-two nordic (28.09 ± 9.68 years; 16 male) and eleven alpine (37.91 ± 18.9 years, 11 male) able-sighted skiers. Eight visual acuity (VA)/contrast sensitivity (CS) (Cambridge Simulation Glasses, University of Cambridge) and six visual field (VF) impairments (bespoke goggles; University of Waterloo) were simulated. VA, CS and VF were measured in each participant before they completed an on-snow session, skiing short competition-style courses with each of the 14 simulated impairments in a randomized order. Clear goggle (no impairment) trials were used as controls. Receiver Operating Characteristic (ROC) and decision tree analyses were conducted to determine the optimum VA, CS and VF cut-offs for classifying performance based on differences from baseline in real time. Moderate impairments in VA, CS and VF negatively affect skiing performance. The recommended cut-off criteria based on both analyses were VA ≥0.90 logMAR and ≤48% VF extent for nordic and VA of ≥0.60 logMAR and VF extent of ≤59.0% for alpine.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».