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Enregistrement W7082322733

Parkinson's Beats at the World Parkinson's Congress in Barcelona. [Podcast]

2023· other· en· W7082322733 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Access Institutional Repository at Robert Gordon University (Robert Gordon University) · 2023
Typeother
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueFractional Differential Equations Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLotteryClass (philosophy)Face (sociological concept)FellSittingQuarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this podcast episode, you can hear Helga Macfarlane chat to Jo Holland and Alison Williams, who have been involved with the Parkinson's Beats programme. As Julie Jones explains, it is widely accepted that exercise is beneficial for people living with Parkinson's, but finding a form of exercise that you enjoy and can do regularly can be challenging. Parkinson's Beats is a form of cardio drumming, which has been adapted to meet the needs of people with Parkinson's. Jo Holland attended a local cardio drumming class and fell in love with this form of exercise. Since then, she has been successful at securing funding from Parkinson's UK and the National lottery to set up the delivery of Parkinson's Beats, and now has classes twice a week, either face to face or online. The online class has people attending from all over Scotland, the wider UK and even overseas. Parkinson's Beats can be done sitting or standing, and incorporates aerobic exercise, large amplitude movements, auditory cues as well as cognitive or thinking challenge. Anecdotally, attendees reported physical and psychological and emotional benefits. Jo has since teamed up with other people with Parkinson's and researchers to evaluate the impact of Parkinson's Beats among those who participate regularly in the programme. The evaluation was funded by a small grant from Parkinson's UK, and the recent findings were presented at the World Parkinson's Congress by Jo Holland and Julie Jones.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesScience ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0060,008
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,265 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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