ERKEKLERDE SOMATOTİP İLE KOR KASLARININ ENDURANS VE STABİLİTESİ ARASINDAKİ İLİŞKİNİN İNCELENMESİ
Bibliographic record
Abstract
Çalışmanın amacı somatotip karakter ile kor kaslarının stabilite ve enduransı arasındaki ilişkinin incelenmesidir. Çalışma örneklemini 18-45 yaş arası sedanter erkek gönüllüler oluşturmuştur. Katılımcıların somatotip karakter analizi Heath-Carter yöntemi ile, kor stabilitesi gövde fleksiyon, ekstansiyon testi, sağ-sol yan köprü kurma testi ile, kor enduansı ise McGill kor endurans testi ile değerlendirilmiştir. Çalışmaya katılan sağlıklı 48 erkek gönüllünün 10’nun ektomorfi somatotipinde, 30’unun endomorfi somatotipinde, 8’inin mezomorfi somatotipinde olduğu belirlendi. Farklı somatotipe sahip bireylerin kor stabilite ve endurans testleri açısından anlamlı fark olmadığı belirlendi (p>0.05). Yaş değişkenine göre endomorf somatotipinde yaş ile gövde fleksiyonu arasında negatif yönlü, ektomorfi somatotipinde ise yaş ile sol lateral köprü kurma testi arasında pozitif yönlü orta kuvvetli anlamlı ilişki bulundu (p<0.05). Çalışmamız sonuçlarına göre kor kaslarının stabilite ve enduransının somatotip karakter ile doğrudan ilişkisi bulunmamıştır. Yaş artışı endomorfik somatotipteki bireylerde gövde fleksiyon enduransını olumsuz etkilerken, ektomorfik bireylerde sol taraf lateral köprü enduransı üzerine olumlu etki etmiştir.
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 | 0.000 |
| 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 | 0.003 |
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".