The Influence of Contextual and Theoretical Expertise on Generic and Occupation-Specific Lifting Strategy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether (i) low back loads and/or (ii) kinematic coordination patterns differed across theoretical expert, contextual expert and novice groups when completing both generic and occupation-specific lifts. BACKGROUND: Experience has been proposed as a factor that could reduce biomechanical exposures in lifting, but the literature reports mixed effects. The inconsistent relationship between experience and exposures may be partially attributable to the broad classification of experience and experimental lifting protocols not replicating the environment where experience was gained. METHODS: Purposive sampling was used to recruit 72 participants including theoretical experts (formal training on lifting mechanics), contextual experts (paramedics), and novices. Participants performed 10 barbell and crate (generic) lifts, as well as backboard and stretcher (occupation-specific) lifts while whole-body kinematics and ground reaction forces were collected. Peak low back compression and anteroposterior shear loads normalized to body mass, as well as kinematic coordination patterns, were calculated as dependent variables. RESULTS: No significant differences in low back loads were observed across expertise groups. However, significant differences were seen in kinematic coordination patterns across expertise groups in occupation-specific lifts, but not in generic lifts. CONCLUSION: Increasing expertise is unlikely to minimize low back loads in lifting. However, contextual expertise did influence lifting kinematics, but only when performing occupationally specific lifts. APPLICATION: Contextual expertise may help lifters adopt lifting kinematics that enhance the tolerance of their musculoskeletal system to withstand applied loads, but does not seem to reduce the applied low back loads relative to noncontextual expert groups.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».