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Enregistrement W4388828804 · doi:10.24310/mumaedmumaed.93

Avances de la Investigación en Biomecánica en España

2023· book· es· W4388828804 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
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