Yin Yoga for Tense and Stiff Shoulder Pain 60 min | Yoga with Dr. Melissa West 422
Notice bibliographique
Résumé
Are your shoulders are stiff and tense like mine? If you are like me I know you have tried a lot of things from massage, ibuprofen, heat and ice, and even exercises and movements to help relieve the shoulder pain. In this video I am going to show something different, how to get deep into the joint of the shoulder and prevent and reverse ligamentous contracture with yin yoga. Your shoulder is actually a ball and socket joint that has the potential for a large range of motion. The funny thing is that we actually do not move this joint alot. Most of the time our arms are in front of us typing on a keyboard or mobile device, making meals, lifting children, hugging our loved ones. Our arms don’t really move around a lot giving the shoulder a lot of range of motion. In Yin Yoga we stress our joints to prevent and reverse contracture or the loss of mobility through a joint. Yin Yoga can be helpful to slowly regain natural range of motion and relieve tense and stiff shoulder pain. The beautiful thing about yin yoga is that when we stay for awhile in the pose, for five minutes instead of the usual five breaths in a yoga class we are able to target the deeper connective tissues that wrap around the joints. Dr. Melissa West, from Victoria B.C. Canada has been releasing an hour long video every Friday on her YouTube channel since 2009. She specializes in helping you let go of all the tension, anxiety and stress in your life through yin yoga, restorative yoga, hatha yoga and yoga nidra/sleep yoga. If you are looking for a reprieve from the burdens of everyday life, Melissa’s videos offer the best in relaxation, peace and calm. Yin Yoga Sequence: Child’s Pose, Sphinx Pose, Melting Heart Pose, Reclined Twist, Savasana
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,403 | 0,004 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».