11-15 metų netaisyklingos laikysenos vaikų liemens raumenų ištvermės ir stuburo paslankumo kaita,taikant stuburo stabilizavimo pratimus
Bibliographic record
Abstract
Bakalauro darbe, analizuojama 11- 15 metų netaisyklingos laikysenos vaikų, liemens raumenų ištvermės ir stuburo paslankumo kaita, taikant stuburo stabilizavimo pratimus. Tyrimo tikslas: įvertinti stuburo stabilizavimo pratimų įtaką liemens raumenų ištvermei ir stuburo paslankumui 11- 15 metų netaisyklingos laikysenos vaikams. Tyrimui atskleisti buvo iškelti šie uždaviniai: išanalizuoti laikysenos formavimosi, jos sutrikimų ir korekcijos ypatumus remiantis mokslinės literatūros analize; taikant S. McGill statinės liemens raumenų ištvermės testus įvertinti ir palyginti liemens raumenų ištvermės kaitą kontrolinei ir eksperimentinei grupei; taikant stuburo paslankumo testus įvertinti ir palyginti stuburo paslankumo kaitą kontrolinei ir eksperimentinei grupei.\nTyrime dalyvavo 11 – 15 metų vaikai, besigydantys Palangos vaikų reabilitacijos sanatorijoje „Palangos Gintaras“ ir turintys laikysenos sutrikimų. Buvo sudarytos dvi grupės vienodos pagal vaikų skaičių (kontrolinė ir eksperimentinė). Eksperimento pagalba buvo siekiama išsiaiškinti stuburo stabilizavimo pratimų poveikį tiriamųjų liemens raumenų ištvermei ir stuburo paslankumui. Eksperimentinei grupei papildomai buvo taikoma stuburo stabilizavimo pratimų programa. Tyrimas vyko nuo 2013 12 09 iki 2014 02 28.\nTyrimo rezultatai atskleidė stuburo stabilizavimo pratimų poveikį, kuris buvo matomas išanalizavus tiriamųjų testo rezultatus. Eksperimentinės grupės tiriamųjų, kuriai buvo taikomi stuburo stabilizavimo pratimai, nugaros... [toliau žr. visą tekstą]
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.038 | 0.006 |
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".