Esteratsastajien yleisimpien kiputilojen ennaltaehkäisy
Bibliographic record
Abstract
Opinnäytetyön tarkoituksena oli selvittää yleisempien kiputilojen esiintymistä Suomen maajoukkueessa kilpailevilla ja valmentautuvilla esteratsastajilla. Lisäksi tavoitteena oli tehdä opas kyselytutkimuksen perusteella yleisimpien kiputilojen ennaltaehkäisystä fyysisen aktiivisuuden keinoin. Opinnäytetyö tehtiin yhteistyössä Suomen Ratsastajainliiton (SRL) kanssa. Opinnäytetyö toteutettiin toiminnallisena kehittämistyönä, jossa oli laadullisen tutkimuksen piirteitä tiedonkeruun osalta. Tiedonkeruumenetelminä käytettiin kyselylomaketta, kirjallisuuskatsausta ja haastattelua selvittämään esteratsastajien yleisempiä kiputiloja. Oppaasta kerättiin tietoa palautekyselyn avulla. Kyselytutkimuksen perusteella esteratsastajien yleisin kipualue sijaitsi alaselässä. Seuraavaksi yleisimmät kipualueet sijaitsivat yläselässä ja niskahartian seudulla. Oppaaseen valittiin lihasvoimaa, liikkuvuutta ja kehonhallintaa sisältäviä harjoitteita kyselytutkimuksesta esiin tulleille yleisimmille kipualueille. Lisäksi oppaassa annettiin tietoa kiputilojen ennaltaehkäisystä fyysisen aktiivisuuden keinoin. Jatkotutkimusaiheena olisi hyvä selvittää aluetason esteratsastajien yleisimpiä kiputiloja ja oheisharjoittelun merkitystä näiden kiputilojen ennaltaehkäisyssä. Aluetasoilla kilpailevia ratsastajia on enemmän verrattuna maajoukkueessa valmentautuviin ja kilpaileviin esteratsastajiin, jolloin tutkimuksen otoskoko tulisi olemaan isompi.
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 | 0.001 |
| 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 | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.041 | 0.011 |
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".