Bibliographic record
Abstract
Les systèmes d'enregistrement du mouvement 3D trouvées aux laboratoires de recherche sont coûteuses et compliquées. Le Ultrasound Motion Tracking (UMT) système est léger, portable et à faible coût pour mieux répondre aux besoins de cliniques. Nous avons validé le système en comparant la précision des mouvements d'atteints impliquant le tronc enregistré simultanément avec les systèmes UMT et Optotrak. La précision du UMT a été acceptable en ce qui concerne la précision du mouvement en comparaison avec le système 'standard d'or' de Optotrak. Dans une deuxième étude, UMT a été utilisé pour détecter des déficits du mouvement coordonné chez des patients vestibulaire pour deux taches du mouvement à l'aide d'une mesure de 'gain' ou de comparaison. Les tests du mouvement sont justifiés parce que la position de la main est maintenue grâce à la compensation vestibulo-spinale et les patients vestibulaires ont moins de compensation bras-tronc lors du mouvement (gain plus bas) quant ils essaient de maintenir stable la position de la main pendant les mouvements du tronc. Les résultats de 16 patients et les témoins jumelés par l'âge et le sexe ont démontrés que les gains/comparaisons ont été plus bas chez les patients et ce pour les deux types de tâches. Les résultats supportent la validité de l'utilisation des tâches de coordination bras-tronc d'identifier les déficits moteurs et de leur gravité chez les patients présentant des déficits vestibulaires.
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".