Characteristics of potential concussive events in elite hurling: a video-analysis study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High-impact sports such as hurling place participants at risk of sport-related concussion (SRC). AIMS: This study will evaluate the characteristics of potential concussive events (PCEs) that occur in elite male hurling to acquire an understanding of how they occur. METHODS: The authors recorded PCEs and their characteristics throughout two seasons of inter-county GAA competition using broadcast footage based on a previously validated protocol. RESULTS: A total of 183 PCEs were identified over 82 inter-county matches (2.23 per match; 59.5 per 1000 h of exposure). PCEs that occurred in the 4th quarter were significantly more likely to result in signs of SRC. Players most often intended to receive/control the sliotar (36.4%, n = 64) prior to PCEs. The most frequently observed mechanism was shoulder-to-head (20.2%, n = 37). Impacts to the lateral aspect of the head were 2.7 times more likely to result in visible signs than impacts to anteroposterior regions. CONCLUSIONS: Players appear to be at a higher risk of SRC later in the match or when receiving the sliotar. Strikes to the lateral aspect of the head and those involving the shoulder appear to produce severe events. These findings provide initial guidance for the development of targeted player protection strategies.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».