There is a knowledge mobilization gap in musculoskeletal injury research in the military context
Notice bibliographique
Résumé
LAY SUMMARY Injuries involving the musculoskeletal system are extremely common among military personnel and place a considerable burden on the individual in addition to impacting operational effectiveness. While a considerable amount of research is being conducted to reduce the prevalence and impact of such injuries, rates of members having their military career ended due to musculoskeletal injuries (MSKIs) remain high. Systems to identify, track and research MSKIs might be more successful if communication was improved between researchers and stakeholders by 1) engaging leadership at each step, 2) translating and disseminating research findings directly to support personnel (e.g., health care professionals, physical training staff), and 3) presenting and discussing research findings with service members to educated them and to have them assist in the interpretation of results. This perspective piece highlights a gap in knowledge sharing between the research community, military members, and practitioners supporting humans in uniform.
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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 | 0,083 | 0,156 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».