ADOLESAN VOLEYBOLCULARDA KUADRİCEPS FEMORİS KASINA UYGULANAN KİNEZYOLOJİK BANTLAMANIN STATİK DENGE, ENDURANS VE PROPRİOSEPSİYON ÜZERİNE ETKİLERİ
Bibliographic record
Abstract
Bu çalışmada adolesan voleybolcularda kuadriseps femoris kasına uygulanan kinezyolojik bantlamanın denge, endurans ve propriosepsion üzerine etkilerini araştırmak amaçlanmıştır. Araştırmaya adölesan 20 erkek voleybol oyuncusu dahil edildi. Sporcuların kuadriseps kasını fasilite etmek amacı ile kinezyolojik bantlama (KB) uygulandı. Sporcuların statik denge performansları 'Tek ayak üzerinde durma testi' (TADT), enduransı ‘Single leg squat testi’ ve ‘Lunge Testi’ ile propriyosepsiyon duyusu ise ‘Kapalı Kinematik Açı Reprodüksiyon Testi’ ile bantlama öncesi ve bantlamadan 48 saat sonra değerlendirildi. Elde edilen verilerin analizi için SPSS 22.0 programı kullanıldı. KB öncesi ve sonrası ölçüm değerleri incelendiğinde sağ ve sol alt ekstremite Tek ayak üzerinde durma testi, Single leg squat testi, Lunge Testi ve Kapalı kinematik Açı Reprodüksiyon Testi testlerinde istatistiksel olarak anlamlı fark görülmüştür (p<0,05). Kineziyolojik bantlama klinik olarak denge, propriyosepsiyon ve enduransı geliştirmek için etkili bir tekniktir. Farklı uygulama tekniklerine göre değerlendirmek için daha fazla araştırma gerekmektedir.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.002 |
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".