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Record W2601526129 · doi:10.31910/rdafd.v2.n1.2016.325

CARACTERIZACIÓN DE LA COMPOSICIÓN CORPORAL, EL PERFIL DERMATOGLÍFICO, EL CONSUMO MÁXIMO DE OXÍGENO (VO2 MÁX.) Y LA FUERZA PRENSIL EN LA SELECCIÓN BOGOTÁ DE TRIATLÓN

2018· article· es· W2601526129 on OpenAlexaboutno aff
Carlos Andrés Restrepo Pardo, Rafael Ernesto Avella

Bibliographic record

VenueRevista digital Actividad Física y Deporte · 2018
Typearticle
Languagees
FieldMedicine
TopicBody Composition Measurement Techniques
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArtPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Con el objetivo de obtener un perfil de los componentes físicos y fisiológicos, que permita identificar como se encuentran los triatletas Bogotanos en relación con los mejores del mundo en este deporte, se evaluaron los mejores triatletas de la selección Bogotá de triatlón dentro del ranking nacional y quienes han representado a Colombia en diferentes eventos a nivel internacional.El estudio fue descriptivo de corte transversal y la recolección de datos, se llevó acabo posterior a la firma del respectivo consentimiento informado. La metodología utilizada para recopilación de datos fue: con el fin de determinar la composición corporal se utilizó la técnica de bioimpedancia eléctrica. La verificación de las características dermatoglíficas se hizo utilizando el método de Cummins & Midlo (1963), la recolección de impresiones digitales se realizó cubriendo de tinta las falanges distales. El consumo máximo de oxígeno se obtuvo por medio de pruebas directas con la utilización de ergo espirómetro (test del cicloergómetroprueba de Astrand: Heyward, 2008 y el test de Montreal (UMTT)). Finalmente, la fuerza prensil fue determinada con la utilización de un dinamómetro jamar y las indicaciones dadas por la asociación americana de terapistas de la mano para este tipo de pruebas, la edad de la muestra (n= 6) fue de 25 ± 4,8 años; el tiempo de práctica 7,2 ± 2,93 años; la estatura en mujeres estuvo entre 1,63 ± 0,03 y en hombres 1,76 ± 0,06; el índice de masa corporal en mujeres fue de 19,0 ± 1,07 y en hombres de 20,5 ± 0,97; el porcentaje graso en mujeres fue de 13,9 ± 0,42 y en hombres de 13,7 ± 3,52; la mfuerza prensil en mujeres fue de 30,0 ± 3,39 y en hombres de 38,0 ± 3,12. En cuanto a las variables dermatoglíficas, los resultados en damas fueron: Arco: 3,0 ± 2,83, Presilla: 6,0 ± 1,41, Verticilo: 1,0 ± 1,41, D10: 8,0 ± 4,24, SQTL: 80,5 ± 46,0, en varones fueron: Arco: 2,5 ± 2,08, Presilla: 7,0 ± 2,16, Verticilo: 0,5 ± 1,0, D10: 8 ± 2,45 SQTL: 84,0 ± 25,5. Se aprecia que los valores más destacados en dermatoglífia son la predominancia de dibujos Presilla, ausencia verticilos y un D10 y SCTL medio - bajo. Finalmente, en cuanto al consumo máximo de oxígeno los resultados obtenidos en damas fueron: 61,7 ± 4,48 (T. Cicloergómetro), 60,9 ± 3,49 (T. Montreal) y en varones fueron: 58,8 ± 9,68 (T. Cicloergómetro), 59,1 ± 5,40 (T. Montreal).

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.011
Threshold uncertainty score0.022

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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 head0.011
GPT teacher head0.307
Teacher spread0.296 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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".

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Citations0
Published2018
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