Notice bibliographique
Résumé
Swartz EE, Register-Mihalik JK, Broglio SP, et al. National Athletic Trainers' Association Position Statement: Reducing Intentional Head-First Contact Behavior in American Football Players. J Athl Train. 2022;57(2):113–124. doi: https://doi.org/10.4085/1062-6050-0062.21Please see the authors' disclosures below.Erik E. Swartz, PhD, ATC, has received grants from the GOG Hawaii Foundation and the Nine Sigma Head Health Challenge and trademark registration for HUTT. Johna K. Register-Mihalik, PhD, LAT, ATC, has received grants from the National Operating Committee on Standards for Athletic Equipment, Department of Defense (DOD), Centers for Disease Control and Prevention (CDC), National Center for Injury Prevention and Control, National Athletic Trainers' Association (NATA) Foundation, National Football League (NFL), and National Collegiate Athletic Association (NCAA)–DOD Mind Matters Research Challenge Award; she is a member of USA Football's Football Development Council. Steven P. Broglio, PhD, ATC, has received funding from the National Institutes of Health, CDC, DOD-USA Medical Research Acquisition Activity, NCAA, NATA Foundation, NFL, Under Armour/GE, Simbex, and ElmindA. He has consulted for the NCAA (travel expenses only), US Soccer, US Cycling (unpaid), and medicolegal litigation and received speaker honoraria and travel reimbursements for talks given. He is on the University of Calgary SHRed Concussions external advisory board (unpaid). Jason P. Mihalik, PhD, CAT(C), ATC, has received grants from the National Institutes of Health, NFL, CDC, and DOD. Kevin M. Guskiewicz, PhD, ATC, has received grants from the NFL (subaward from Boston Children's Hospital) and NCAA and nonfinancial support from the NCAA Scientific Committee. Julian Bailes, MD, is Chairman of the Medical Advisory Committee for Pop Warner Football. Jay L. Myers, PhD, reported no disclosures. Merrill Hoge, BA, has received royalties from Mascot Books for a football-related publication.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».