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Enregistrement W4387734357 · doi:10.20944/preprints202310.1169.v1

Movement Asymmetries: from their Molecular Origin to the Analysis of Movement Asymmetries in Sportsmen

2023· preprint· en· W4387734357 sur OpenAlexaff
Alexander Egoyan, Giorgi Parulava, Melinda Gilhen-Baker, Steven K. Baker, Giovanni N. Roviello

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Physical Performance
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsymmetryAthletesPhysical medicine and rehabilitationMovement (music)RehabilitationCognitive psychologyWork (physics)Computer sciencePsychologyNeuroscienceMedicinePhysical therapyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asymmetry plays a major role in biology at all scales. This can be seen examining the helix of DNA, the fact that the human heart is on the left side, or that most people use their right hand. A single protein such as Myosin 1D can induce helical motion in another molecule. This causes cells, organs, and even entire bodies to twist in a domino effect, causing left-right behaviour. More in general, athlete movements are often asymmetric and, during the physical rehabilita-tion after injury the asymmetry is visually discernible. Herein we review the molecular basis of movement asymmetries and report on the available knowledge on the few therapeutics inves-tigated so far such as meloxicam. From a more rehabilitative perspective, it is very important to use effective methods to control the process of resolving the injury-related movement asym-metry through the complex use of specialized exercises, measurements and gait analysis which all can provide useful information on the effectiveness of rehabilitation plans. If for each athlete the normal range of asymmetry is known, the asymmetry can be treated individually and the evolution can be monitored over time. Appropriate measures should be taken if the movement asymmetry is outside this range. In addition, genetic, physiological, and psychological factors relevant to athlete health should be considered in the process of assessing and improving exer-cise asymmetry as we also discuss in this review. The main proposal of this work is that move-ment asymmetries in athletes should be treated individually, taking into account the athlete’s genetics, physical condition, and previous injuries.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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