MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7030471780

Niskan piiskaniskuvamma

2023· other· fi· W7030471780 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueUTUPub (University of Turku) · 2023
Typeother
Languagefi
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTask (project management)Context (archaeology)State (computer science)Term (time)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Niskan retkahdus- eli piiskaniskuvammaa käsiteltiin kanadalaisessa työryhmässä Quebec task force (QTF) vuonna 1995 ja tuolta ajalta on vammatyypin tuorein määritelmä: ”Retkahdusvamman aiheuttaa kiihtyvyys-hidastuvuusmekanismilla niskaan kohdistuva energia. Vamman syynä voi olla peräänajo- tai kylkikolari, mutta myös esimerkiksi sukellus liian matalaan veteen. Isku voi aiheuttaa luu- tai pehmytosavaurioita.” (Lindgren & Miettinen, 2004). Yleisimpiä piiskaniskuvamman oireita ovat niskakipu ja -jäykkyys, takaraivopäänsärky, rinta-lannerangan kivut ja yläraajan tuntohäiriöt (Bannister, Amirfeyz, Kelley, & Gargan, 2009). Yleisimpien oireiden lisäksi potilaat voivat valitella epämääräisiä oireita, kuten lihasheikkoutta, näköhäiriöitä, tinnitusta ja päänsärkyä (Lindgren & Miettinen, 2004). Oireiden kroonistumisen taustalla arvellaan olevan rangan tai pehmytkudosten patologis-anatominen vaurio, mutta elimellisten vammojen lisäksi psyykkiset ja psykososiaaliset taustat kytkeytynevät tähän vahvasti. On esimerkiksi havaittu, että piiskaniskuvamman seuraukset ovat vakavammat, mikäli vammatapahtumaa edeltää psykiatrinen sairaus, vastuu huollettavista tai aiemmat vammaan liittymättömät runsaat lääkärikäynnit (Bannister et al., 2009). 
\nTässä syventävässä työssä käsitellään niskan piiskaniskuvammaa, sen biomekaniikkaa ja relevanttia anatomiaa. Työn osana tehtiin dissektiotyö pakastevainajalla. Dissektiotyön suorituksesta ja anatomisista rakenteista taltioitiin kuvamateriaalia käytettäväksi opinnäytetyössä.

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 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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.148
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0030.001
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0620.210

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 head0.015
GPT teacher head0.191
Teacher spread0.176 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueUTUPub (University of Turku)French-language works237,207