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Record W2462666850

Prescription d'exercices dans le cadre d'une pratique chiropratique: un sondage

2004· article· fr· W2462666850 on OpenAlexaboutno aff
Caroline Lafleur, Marie-Claude Trépanier, Catherine Lalonde, Martin Descarreaux

Bibliographic record

VenueLe dépôt institutionnel (Université du Québec à Trois-Rivières) · 2004
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicCerebral Palsy and Movement Disorders
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesMedical prescriptionPolitical scienceMedicinePhilosophyNursing
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objectif : Décrire les habitudes de prescription d'exercices dans la pratique chiropratique québécoise. Méthodologie : Sondage postal auprès des chiropraticiens membres de l'Ordre des Chiropraticiens du Québec sur une base volontaire et anonyme. Résultats : 403 chiropraticiens québécois (37,6%) ont retourné le questionnaire complété. Les exercices d'étirement et de renforcement sont davantage prescrits que les exercices de posture et de proprioception. Ils sont également plus utilisés pour des conditions cliniques en phase chronique qu'en phase aiguë. Les chiropraticiens utilisent davantage la prescription d'exercices pour les régions anatomiques cervicale et lombaire que pour la région thoracique et les extrémités. Les exercices sont plus utilisés pour les adultes et les personnes âgées que pour les enfants et les adolescents. Conclusion : La prescription d'exercices est perçue comme un élément important d'un traitement chiropratique. Elle est utilisée par la majorité des répondants du sondage. Le sexe et le nombre d'années d'expérience ne sont pas des facteurs qui semblent influencer les habitudes de prescription d'exercices chez les chiropraticiens québécois. La majorité des chiropraticiens croit qu'un outil informatique pourrait faciliter la prescription d'exercices dans leur clinique.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.711
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.203
Teacher spread0.194 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2004
Admission routes1
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