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Enregistrement W4388828804 · doi:10.24310/mumaedmumaed.93

Avances de la Investigación en Biomecánica en España

2023· book· es· W4388828804 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUMA Editorial eBooks · 2023
Typebook
Languees
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónEuropean CommissionEuropean Regional Development FundCumming School of Medicine, University of CalgaryMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesGobierno de AragónMinisterio de Ciencia e InnovaciónUniversitat Jaume IJunta de AndalucíaFundació la Marató de TV3Ministerio de Economía y CompetitividadAlberta Health Services
Mots-clésHumanitiesPhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este volumen es una valiosa recopilación de investigaciones en el campo de la biomecánica, realizadas por los más destacados grupos de investigación españoles. La biomecánica, como disciplina, se dedica al estudio de la estructura, función, movimiento y comportamiento mecánico de los sistemas biológicos, aplicando los principios de la mecánica. Es decir, se enfoca en comprender los organismos vivos como sistemas mecánicos, con un énfasis particular en el cuerpo humano. Hoy en día, la biomecánica es una ciencia multidisciplinaria que fusiona conocimientos de anatomía, fisiología, física, farmacología, biología e ingeniería. Es un área de conocimiento emocionante y en constante evolución que se caracteriza por su potencial para brindar soluciones innovadoras en el campo de la salud y la medicina. La investigación en biomecánica desempeña un papel esencial en la expansión y desarrollo continuo de la bioingeniería y la biomedicina. A lo largo de las décadas, esta disciplina ha contribuido al entendimiento de los procesos biomecánicos en el cuerpo humano, desde la forma en que los músculos y las articulaciones interactúan hasta la mecánica de los tejidos y órganos o los condicionantes impuestos por efectos mecánicos sobre las células. Estos avances han llevado al diseño de dispositivos médicos más eficaces y seguros, a terapias de rehabilitación más personalizadas y a una mejor comprensión de las lesiones y enfermedades que afectan al ser humano. La investigación en Biomecánica ha permitido la creación de prótesis y órtesis más avanzadas, el desarrollo de técnicas quirúrgicas más precisas, la implantación de herramientas de tratamiento y diagnosis más eficientes y la identificación de factores de riesgo en deportes y actividades cotidianas. En última instancia, las contribuciones de la investigación en biomecánica al conocimiento científico han impulsado avances significativos en la atención médica y han mejorado y siguen mejorando la calidad de vida de innumerables personas alrededor del mundo. España es, cada vez con mayor mérito, un referente de excelencia en la investigación científica y los investigadores en el campo de la biomecánica son un excelente ejemplo de ello. Los investigadores españoles han demostrado una habilidad excepcional para abordar preguntas fundamentales en biomecánica y han contribuido significativamente al cuerpo de conocimientos en este campo. Su trabajo se distingue por su rigor metodológico, su enfoque interdisciplinario y su contribución a la comprensión de los procesos biomecánicos en una amplia gama de aplicaciones. El creciente prestigio de nuestra investigación y la pasión por el avance del conocimiento científico se reflejan claramente en la calidad de los trabajos recogidos en este volumen.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,004

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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