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Record W2943461939 · doi:10.71781/1599

Impacts à la tête au hockey sur glace : effets du jeu sécuritaire, de l’agressivité et de l’historique de commotions cérébrales chez les adolescents québécois

2018· dissertation· fr· W2943461939 on OpenAlexaboutno aff
Martin Chevrier

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2018
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicSports injuries and prevention
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhysicsPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’utilisation de casques instrumentés pour la mesure des forces d’impact à la tête au hockey est une méthode novatrice permettant d’obtenir plusieurs informations essentielles par rapport au mécanisme des commotions cérébrales. L’objectif principal de cette étude était de déterminer dans quelle mesure les impacts à la tête des joueurs de hockey sont associés à la connaissance du jeu sécuritaire, l’agressivité et l’historique de commotions cérébrales. La fréquence et la force des impacts ont été enregistrées à l’aide d’un capteur accélérométrique dans chaque casque chez 23 joueurs de hockey scolaire québécois pendant 26 matchs de saison régulière. Le « Safe-Play Questionnaire » et le « Competitive Aggressiveness and Anger Scale » ont été utilisés afin de mesurer la connaissance du jeu sécuritaire et l’agressivité. Nos résultats démontrent que les joueurs ayant un historique de commotion cérébrale plus important recevaient des impacts avec des forces rotationnelles maximales plus grandes que les joueurs avec un historique moins important (β=0,329, p= 0,038). Une tendance a été observée entre la connaissance du jeu sécuritaire et le « Head Injury Criterion », telle que les joueurs avec des connaissances du jeu sécuritaire plus élevées avaient tendance à subir des impacts avec un HIC plus bas. Le niveau d’agressivité des joueurs n’était pas associé à la fréquence ou à la force des impacts. Ces résultats devraient guider le raffinement des protocoles d’éducation et de sensibilisation pour la prévention des commotions cérébrales au hockey sur glace.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
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: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.411
Threshold uncertainty score0.826

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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 head0.005
GPT teacher head0.207
Teacher spread0.202 · 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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Published2018
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