Акробатика на пілоні є популярним видом спортивної активності, що поєднує силові та акробатичні елементи, специфіка яких може призводити до розвитку постуральних асиметрій. Метою дослідження була кількісна оцінка асиметрії постави у спортсменок, що займаються акробатикою на пілоні, за допомогою візуального скринінгу та визначення її зв'язку з раніше дослідженими нейром'язовими та силовими характеристиками. У дослідженні взяли участь 20 жінок (вік 23–40 років) з досвідом занять не менше 18 місяців. Постуральну симетрію оцінювали за допомогою автоматизованої системи APECS (AI Posture Evaluation and Correction System; Система Оцінки та Корекції Постави за допомогою Штучного Інтелекту), розраховуючи індекси горизонтального відхилення (Horizontal Deviation Index, HDI), фронтального вирівнювання (Frontal Alignment Index, FAI) та симетрії тулуба (Posterior Trunk Symmetry Index, POTSI; Asymmetry Trunk Symmetry Index, ATSI; General Trunk Index, GTI). Статистичний аналіз включав кореляцію Спірмена для виявлення зв'язків між індексами постави та даними електроміографії та динамометрії. Результати показали високий рівень постурального контролю в горизонтальній площині, однак були виявлені значущі асиметрії у фронтальній площині (FAI) та загальній симетрії тулуба (POTSI, ATSI). Виявлено значущі кореляції між індексами асиметрії та активністю м'язів (зокрема, m. latissimus dorsi, m. sternocleidomastoideus), що вказує на м'язовий дисбаланс та компенсаторні механізми. Сила верхніх кінцівок позитивно корелювала з симетрією задньої поверхні тулуба. Виявлені асиметрії обумовлені домінантністю правої руки та специфікою тренувальних навантажень. Усунення цих асиметрій вимагає комплексного підходу, що включає збалансовані тренування, цільові корекційні програми та регулярний моніторинг. Ключові слова: м'язовий дисбаланс, фізична реабілітація, компенсаторні механізми, профілактика травм, біомеханіка спорту
Bibliographic record
Abstract
OpenAlex records an abstract for this work, but it could not be fetched just now.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.047 | 0.014 |
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".