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RELAÇÃO DAS MAMAS FEMININAS COM A ATIVIDADE FÍSICA, EXERCÍCIO E ESPORTE – PARTE 2

2023· article· pt· W4392982967 on OpenAlex
João Augusto Lombardi, Rosangela Passarela Faroni Corrêa, Roberto Nascimento Silva, Tathiana Rebizzi Parmigiano Moreno

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueRevista Brasileira de Medicina do Esporte · 2023
Typearticle
Languagept
FieldHealth Professions
TopicMale Reproductive Health Studies
Canadian institutionsPharma Medica Research (Canada)
Fundersnot available
KeywordsMedicineGynecologyHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.016
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.115
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0160.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0050.001
Bibliometrics0.0010.005
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0020.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.009

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.

Opus teacher head0.102
GPT teacher head0.439
Teacher spread0.338 · 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