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Enregistrement W7072933022

中・高年者における筋力発揮調整能と体力との関係及びその性差

2001· article· en· W7072933022 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueKanazawa University Repository for Academic Resources (DSpace) (Kanazawa University) · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse Scientific and Economic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Association for the Study of the Liver
Mots-clésExertionTrunkBalance (ability)Grip strengthPhysical fitnessTest (biology)Hand strengthBalance testRegression analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine the relationship between physical fitness and ability to coordinate exertion of force (ACEF) in 82 healthy middle and old-aged people aged 54 to 78 years (male 41, female 41), and to examine its sex differences. The ACEF test was conducted with the subject fitting the exertion value of grip strength to a changing demand value appearing on the display of a personal computer. The variable estimating ACEF was the total sum of the differences between the demand value and the produced strength value. The physical fitness items measured were : grip strength, shoulder arm strength (push and pull), vertical jump, vital capacity, foot balance with eyes open, trunk flexion, trunk rotation, whole body reaction time, finger tapping, and stepping. To clarify the relationship between the ACEF and physical fitness, multiple regression analysis was used after age-controlled partial correlations were computed. No sex difference was found in nervous function based on the exertion of maximal ability, but there was with the ACEF based on the exertion of sub-maximal strength. Also the relationship between the ACEF and age differed in men and women. The tests of nervous function and grip strength had little relation to the ACEF test. Each physical fitness factor and the fundamental physical fitness had low relation to the ACEF. It was inferred that ability measured by the ACEF test differs from that measured by general physical fitness tests based on the exertion of maximal ability. It is necessary to examine the relationship between the ACEF test and a similar test based on the exertion of sub-maximal strength.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0030,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,154 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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