Comparación de las velocidades alcanzadas entre dos test de campo de similares caracterÃsticas: VAM-EVAL y UMTT
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: El principal objetivo de nuestro estudio fue establecer comparaciones en la velocidad final alcanzada (VFA) en dos test incrementales continuos y máximos; Test de Pista de la Universidad de Montreal (UMTT) y el Test VAM-EVAL. Como objetivo secundario fue comparar el consumo máximo de oxígeno predicho, las distancias recorridas y la duración entre los test. Método: Cuarenta y cinco sujetos (26 hombres), estudiantes de educación física participaron voluntariamente. Fueron evaluados en 3 sesiones, en la primera sesión se realizó la evaluación antropométrica en laboratorio. En las dos siguientes sesiones se evaluaron aleatoriamente los test de campo UMTT y VAM-EVAL. Las diferencias entre las velocidades fueron analizadas aplicando la prueba t de Student para muestras relacionadas. El método Bland y Altman fue utilizado para observar el grado de acuerdo y la presencia de heterocedasticidad entre ambos tests. Resultados: La diferencia promedio en la VFA entre el VAM-EVAL y UMTT fue de 0,46 km·h-1. No se encontraron diferencias significativas en la VFA ni en ninguna de las variables analizadas en ambos test: hombres 13,9 ± 1,3 frente a 13,4 ± 1,4 km·h-1 y mujeres 11,7 ± 1,0 frente a 11,3 ± 1,0 km·h-1 (p > 0,05). Las diferencias individuales en la VFA entre ambos test se encontraron dentro de los límites de acuerdo del 95% (-0,63 - 1,54 km·h-1). Conclusión: En estudiantes de educación física no se encontraron diferencias estadísticamente significativas en las VFA entre el UMTT y VAM-EVAL. De igual manera, no se encontraron diferencias en las distancias alcanzadas, la duración de los test y en el VO2máx estimado.
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 | 0.005 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| 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) | 0.007 | 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".