Geleneksel Okçuluk Eğitimi Alan Bireylerde Stabilizasyon Egzersizlerinin Core Kas Fonksiyonu ve Denge Üzerine Etkisinin Karşılaştırılması: Pilot Çalışma
Bibliographic record
Abstract
Bu çalışmanın amacı, geleneksel okçuluk eğitimi alan bireylerde stabilizasyon egzersizlerinin core kas fonksiyonları ve denge üzerine olan etkilerinin karşılaştırılmasıdır. Çalışma 18 yaş üstü, düzenli egzersiz yapmayan, kardiyovasküler problemi ve son 6 ayda ortopedik yaralanma hikayesi olmayan 15 gönüllü birey üzerinde yapıldı. Bu randomize kontrollü çalışmaya katılan bireyler, egzersiz ve kontrol grubu olarak rastgele iki gruba ayrıldı. Egzersiz grubuna (n=9) 7 hafta boyunca, haftada 1 defa okçuluk eğitimi ve 2 defa core stabilizasyon egzersiz programı verilirken; kontrol grubu (n=6) haftada 1 defa yalnızca okçuluk eğitimi aldı. Statik denge için tek ayak üzerinde durma testi kullanıldı. Core kaslarının statik enduransı, McGill protokolü, fonksiyonel kuvveti sit-ups ve modifiye push-ups testleri; transversus abdominus ve multifidus kaslarının (TrA+Mul) kuvvet ve enduransları basınçlı biofeedback cihazı ile değerlendirildi. Değerlendirmeler, eğitimlere başlamadan önce ve 7 hafta eğitim verildikten sonra olmak üzere toplamda iki defa yapıldı. Egzersiz grubunda, sağ ve sol lateral köprü enduransı ile TrA+Mul kuvvetlerinde grup içi anlamlı artışlar olduğu görüldü (p
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 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".