Šiuolaikinių technologijų naudojimo trukmės poveikis paauglių laikysenai ir liemens raumenų statinei ištvermei
Bibliographic record
Abstract
Tyrimo pagrindimas. Sparčiai tobulėjančios ir lengvai prieinamos šiuolaikinės technologijos užima vis didesnę vaikų ir paauglių kasdieninio gyvenimo dalį (Paavonen et al., 2010). Išmanieji telefonai, planšetės ir kompiuteriai (tiek nešiojami, tiek stacionarūs) tapo neatsiejama jaunų žmonių mokymosi ir laisvalaikio dalimi (Young et al., 2012; Korpinen et al., 2013). Taip pat padaugėjo vaikų ir paauglių laikysenos sutrikimų, dažnas skundžiasi įvairaus pobūdžio skausmu nugaroje, ypač kaklinėje ir juosmeninėje dalyse (Brink et al., 2013; Bimboga, Korhan, 2014). Tikslas – nustatyti šiuolaikinių technologijų naudojimo trukmės ir paauglių laikysenos bei statinės raumenų ištvermės sąsajas. Metodai. Buvo tiriami 84 asmenys (60 merginos, 24 vaikinai). Tiriamųjų laikysena įvertinta 1987 m. W. W. K. Hoeger (Arcinavičius ir kt., 2004) vizualia laikysenos vertinimo anketa, technologijų dažnio, trukmės, pojūčių nugaroje ir fizinio aktyvumo klausimyno anketa, statinė raumenų ištvermė – McGill (2002) metodika. Rezultatai. 90% tiriamųjų pasireiškė nemalonūs pojūčiai nugaroje (13% visoje nugaroje, 9% kakle, 35% viršutinėje nugaros dalyje, 43% juosmeninėje nugaros dalyje). Visi tiriamieji naudojosi šiuolaikiniais technologijų įrenginiais (75% kompiuteriu, 10% planšete, 95% telefonu). 10% tiriamųjų laikysena puiki (45–50 balų), 35% – gera (44–45 balai), 55% – laikysena patenkinama (39–30). Nesinaudojančių kompiuteriu laikysenos vidurkis siekė 40,2 balo, o tų, kurie praleido 4 ir daugiau valandų – 43, nesinaudojančių planšete – 40, o tų, kurie naudojosi planšete 1–2 h – 39. Tiriamieji, kurie nesinaudoja telefonu daugiau nei skambinant, surinko 42 balus, o tie, kurie naudojosi 4 ir daugiau valandų – 38,7 balo. Vertinant moksleivių laikyseną ir statinę liemens raumenų ištvermę nustatyta teigiama vidutinio stiprumo reikšminga koreliacija tarp laikysenos ir nugaros bei dešinės pusės raumenų statinės liemens ištvermės (r = 0,33; r = 0,41), praleisto laiko prie kompiuterio ir statinės liemens raumenų ištvermės – silpni ir vidutinio stiprumo teigiami koreliaciniai ryšiai, reikšmingas ryšys buvo su kairės pusės statine liemens raumenų ištverme (r = 0,24). Vertinant laiką, praleistą naudojantis planšete, ir statinę liemens raumenų ištvermę, gauti neigiami silpni koreliaciniai ryšiai, reikšmingas ryšys – su pilvo raumenų statine ištverme (r = –0,29). Įvertinus telefono naudojimo trukmę, laikyseną ir ištvermę, nustatyti neigiami silpni ir vidutinio stiprumo reikšmingi koreliaciniai ryšiai. Išvados. 10% tiriamųjų nustatyta puiki laikysena, 35% – gera, 55% – patenkinama. Nustatytas tiesioginis vidutinio stiprumo reikšmingas ryšys tarp paauglių laikysenos ir liemens raumenų statinės ištvermės. Šiuolaikinių technologijų priemonėmis kasdien naudojasi 100% tiriamųjų, o vidutinė naudojimosi trukmė yra keturios valandos. Gauti reikšmingi silpni ir vidutinio stiprumo ryšiai tarp šiuolaikinių technologijų naudojimo trukmės ir statinės liemens raumenų ištvermės bei laikysenos. Raktažodžiai: šiuolaikinės technologijos, paauglių laikysena, statinė raumenų ištvermė.
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 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.009 |
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".