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Record W4388828804 · doi:10.24310/mumaedmumaed.93

Avances de la Investigación en Biomecánica en España

2023· book· es· W4388828804 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueUMA Editorial eBooks · 2023
Typebook
Languagees
FieldEngineering
TopicBiomedical and Engineering Education
Canadian institutionsnot available
FundersAgencia Estatal de InvestigaciónEuropean CommissionEuropean Regional Development FundCumming School of Medicine, University of CalgaryMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesGobierno de AragónMinisterio de Ciencia e InnovaciónUniversitat Jaume IJunta de AndalucíaFundació la Marató de TV3Ministerio de Economía y CompetitividadAlberta Health Services
KeywordsHumanitiesPhysicsPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Este volumen es una valiosa recopilación de investigaciones en el campo de la biomecánica, realizadas por los más destacados grupos de investigación españoles. La biomecánica, como disciplina, se dedica al estudio de la estructura, función, movimiento y comportamiento mecánico de los sistemas biológicos, aplicando los principios de la mecánica. Es decir, se enfoca en comprender los organismos vivos como sistemas mecánicos, con un énfasis particular en el cuerpo humano. Hoy en día, la biomecánica es una ciencia multidisciplinaria que fusiona conocimientos de anatomía, fisiología, física, farmacología, biología e ingeniería. Es un área de conocimiento emocionante y en constante evolución que se caracteriza por su potencial para brindar soluciones innovadoras en el campo de la salud y la medicina. La investigación en biomecánica desempeña un papel esencial en la expansión y desarrollo continuo de la bioingeniería y la biomedicina. A lo largo de las décadas, esta disciplina ha contribuido al entendimiento de los procesos biomecánicos en el cuerpo humano, desde la forma en que los músculos y las articulaciones interactúan hasta la mecánica de los tejidos y órganos o los condicionantes impuestos por efectos mecánicos sobre las células. Estos avances han llevado al diseño de dispositivos médicos más eficaces y seguros, a terapias de rehabilitación más personalizadas y a una mejor comprensión de las lesiones y enfermedades que afectan al ser humano. La investigación en Biomecánica ha permitido la creación de prótesis y órtesis más avanzadas, el desarrollo de técnicas quirúrgicas más precisas, la implantación de herramientas de tratamiento y diagnosis más eficientes y la identificación de factores de riesgo en deportes y actividades cotidianas. En última instancia, las contribuciones de la investigación en biomecánica al conocimiento científico han impulsado avances significativos en la atención médica y han mejorado y siguen mejorando la calidad de vida de innumerables personas alrededor del mundo. España es, cada vez con mayor mérito, un referente de excelencia en la investigación científica y los investigadores en el campo de la biomecánica son un excelente ejemplo de ello. Los investigadores españoles han demostrado una habilidad excepcional para abordar preguntas fundamentales en biomecánica y han contribuido significativamente al cuerpo de conocimientos en este campo. Su trabajo se distingue por su rigor metodológico, su enfoque interdisciplinario y su contribución a la comprensión de los procesos biomecánicos en una amplia gama de aplicaciones. El creciente prestigio de nuestra investigación y la pasión por el avance del conocimiento científico se reflejan claramente en la calidad de los trabajos recogidos en este volumen.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.018
Threshold uncertainty score0.060

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0070.006
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0060.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0030.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.004

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.241
Teacher spread0.235 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

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Citations0
Published2023
Admission routes1
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