RELAÇÃO DAS MAMAS FEMININAS COM A ATIVIDADE FÍSICA, EXERCÍCIO E ESPORTE – PARTE 2
Bibliographic record
Abstract
As mulheres buscam cada vez mais serem fisicamente ativas ou até mesmo escolhem o esporte como sua atividade profissional, visto que nos últimos anos, o número de atletas Olímpicas tem se igualado ao dos homens. Devido essa crescente participação feminina no esporte, o estudo das diferenças entre mulheres e homens tem se tornado cada vez mais relevante no meio acadêmico. Existem diversas diferenças antropométricas e fisiológicas já bem estabelecidas, porém o formato e volume da mama feminina é uma peculiaridade, mas ainda pouco estudada. As especificidades da mama feminina são condições que podem comprometer o rendimento no esporte e até mesmo contribuir para que a mulher se distancie da prática de exercício físico. Podemos citar como possíveis condições das mamas femininas no esporte: Mastalgia induzida pelo exercício físico, lesão das mamas, lesão dos mamilos, problemas das mamas relacionados ao período da gestação e puerpério, mastalgia relacionada ao ciclo menstrual, entre outras. Revisar sobre o assunto, estimulando mais pesquisas sobre o tema e fazendo que o conhecimento alcance mais mulheres é um grande objetivo dessa revisão da literatura. Entendemos que mais estudos são necessários para compreender a fisiopatologia, formas de prevenção e o tratamento dessas complicações. Nível de Evidência II; Revisão Narrativa Retrospectiva.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".