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Enregistrement W4393899092 · doi:10.3390/ani14071086

Associations between Racing Thoroughbred Movement Asymmetries and Racing and Training Direction

2024· article· en· W4393899092 sur OpenAlexaff
B. Forbes, Winnie Ho, Rebecca S. V. Parkes, M. F. Sepulveda Caviedes, Thilo Pfau, Daniel R. Martel

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesHorserace Betting Levy Board
Mots-clésAsymmetrySTRIDEPelvisGaitClockwisePhysical medicine and rehabilitationAnatomyCoronal planeHindlimbGeodesyMedicineMathematicsRotation (mathematics)GeometryPhysicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Racehorses commonly train and race in one direction, which may result in gait asymmetries. This study quantified gait symmetry in two cohorts of Thoroughbreds differing in their predominant exercising direction; we hypothesized that there would be significant differences in the direction of asymmetry between cohorts. METHODS: 307 Thoroughbreds (156 from Singapore Turf Club (STC)-anticlockwise; 151 from Hong Kong Jockey Club (HKJC)-clockwise) were assessed during a straight-line, in-hand trot on firm ground with inertial sensors on their head and pelvis quantifying differences between the minima, maxima, upward movement amplitudes (MinDiff, MaxDiff, UpDiff), and hip hike (HHD). The presence of asymmetry (≥5 mm) was assessed for each variable. Chi-Squared tests identified differences in the number of horses with left/right-sided movement asymmetry between cohorts and mixed model analyses evaluated differences in the movement symmetry values. RESULTS: = 0.017) values were significantly different between cohorts; HKJC mean values indicated left fore- and hindlimb asymmetry, and STC mean values indicated right fore- and hindlimb asymmetry. CONCLUSION: the asymmetry differences between cohorts suggest that horses may adapt their gait to their racing direction, with kinematics reflecting reduced 'outside' fore- and hindlimb loading.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,171
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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