Diseño para la adaptación e instrumentación de una máquina de remo a ser usada en sujetos con lesión medular
Bibliographic record
Abstract
El ejercicio de remo sobre ergómetro ha sido aplicado como medio de rehabilitación en sujetos con lesión medular para mejorar tanto la capacidad cardiovascular como osteomuscular. Para evaluar el progreso de los sujetos durante los programas de rehabilitación, se plantea la instrumentación de la máquina para medir las posiciones del sujeto y las fuerzas que realiza en el ergómetro. La metodología descrita en el presente artículo cuenta con las siguientes tres fases: adaptación, instrumentación y evaluación. En la adaptación se diseñan los componentes que deben agregarse al ergómetro partiendo de las necesidades y requisitos del usuario. Para la instrumentación se adaptan los sistemas de medición de datos de fuerza y movimiento. Finalmente, se evalúa el funcionamiento del sistema instrumentado en un sujeto saludable. La adquisición de datos biomecánicos comprobó el funcionamiento de los aspectos trabajados en las fases de adaptación e instrumentación de la máquina como un paso previo para su uso en sujetos con lesión medular nivel T8 o menor.
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 | 0.007 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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.
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".