CUANTIFICACIÓN DE LA MASA MUSCULAR DE LOS MIEMBROS APENDICULARES, POR MEDIO ECUACIONES ANTROPOMÉTRICAS
Bibliographic record
Abstract
En 1990, Alan Martin publica una ecuación de regresión para la estimación de la masa muscular y la correlaciona condisecciones de 12 cadáveres, obteniendo un coeficiente de determinación (R2) de 0,97 (o sea, excelente para predecir lamasa de los cadáveres) y el error de estimación estándar (EEE) 1,53 kilos (kg). En 1997, un canadiense de nombreMalcolm Doupe modifica la ecuación de Martin para calcular la masa muscular de los 23.400 canadienses que fueronmedidos en el Canada Fitness Survey de 1981, donde no se midió ni el perímetro de muslo medio ni el de antebrazo querequieren la ecuación de Martin, pero sí los perímetros de muslo máximo y brazo relajado. Doupe presenta la siguienteecuación: Masa muscular (g) = talla (cm) * (0,031*MUThG2 + 0,064*CCG2 + 0,089*CAG2) – 3,006.La fórmula para el cálculo de la masa muscular del miembro superior es M SUP= talla (cm) * (0,089*CAG2) – 3,006 ypara el miembro inferior y abdomen, M INF= talla (cm) * (0,031*MUThG2 + 0,064*CCG2) – 3,006.Conociendo esta ventaja, se aplican las fórmulas a dos equipos de deportistas chilenos, 11 jugadores profesionales de rugbyy 11 jugadores profesionales de futbol.Se obtienen diferencias significativas para p> 0,05 entre los kg de masa muscular total, donde, Rugby= 48,1kg; Fútbol=42,3kg y del miembro superior, siendo Rugby= 16,1kg; Fútbol= 12,5kg. En los miembros inferiores hay diferenciassignificativas de p> 0,05 en los porcentajes (%) de masa muscular, obteniendo Rugby= 35%; Fútbol= 40,9%.Por medio de este método es posible precisar no sólo el componente total de masa muscular, sino que identificar laubicación en mayor o menor presencia en miembros superiores, abdomen o miembro inferior, permitiendo comparar deforma más precisa la distribución de la masa muscular de distintos sujetos.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".