Etude biomécanique des pathomécanismes du rachis lombaire en conditions traumatiques et sportives : influence des propriétés ligamentaires
Bibliographic record
Abstract
Le rachis est une structure ostéo-disco-ligamentaire complexe jouant un rôle majeur dans la stabilité et la mobilité du corps humain. Dans certaines conditions, des blessures traumatiques ou de fatigue peuvent survenir. Chaque année, plus de 700000 nouveaux traumas rachidiens sont comptabilisés au niveau mondial. Les blessures de fatigue, résultant d’une sur-sollicitation des structures vertébrales, sont fréquentes dans le domaine sportif. La spondylolyse est la blessure la plus commune parmi les blessures de fatigue dues au sport, notamment chez les adolescents. Cette thèse vise à améliorer la compréhension des mécanismes de blessures du rachis lombaire dans des conditions traumatiques et sportives en tenant compte des facteurs intrinsèques (posture, propriétés mécaniques des ligaments) et extrinsèques (conditions de chargement). Le volet expérimental décrit la caractérisation des ligaments du rachis thoracique et lombaire humain en traction uni-axiale dynamique. Le volet numérique porte sur l’analyse par éléments finis des pathomécanismes du rachis lombaire en conditions traumatiques, d’une part, et pour l’étude des risques de spondylolyse dans le domaine sportif d’autre part. Cette thèse a été réalisée en cotutelle entre Polytechnique Montréal et le Laboratoire de Biomécanique Appliquée (UMRT21 Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux/ Aix-Marseille Université) et s’inscrit dans les travaux de recherche du Laboratoire international – Imagerie et biomécanique du rachis (iLab-Spine) et de la Chaire de recherche industrielle CRSNG/Medtronic en biomécanique de la colonne vertébrale.
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) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".