Estimulación de la fuerza en la población con discapacidad intelectual en semillero de fútbol en edades de 13 a 37 años
Bibliographic record
Abstract
El presente estudio tuvo como objetivo principal estimular la capacidad física de la fuerza en la población con discapacidad intelectual y determinar la efectividad de un plan de entrenamiento específico. El alcance se centró en los deportistas del semillero de fútbol del Instituto de Capacitación Los Álamos, en Itagüí, con edades comprendidas entre los 13 y 37 años. La metodología empleada fue de enfoque cuantitativo descriptivo-aplicativo, con un diseño cuasi experimental de pretest y postest en un solo grupo. La evaluación inicial y final se realizó mediante el Test de McGill para la fuerza del core, el Test de Salto Vertical para la fuerza-potencia del tren inferior y el Push-Up Test para la fuerza-resistencia del tren superior. Posteriormente, se aplicó un programa de entrenamiento de fuerza estructurado durante ocho semanas. Los resultados demostraron la efectividad de la intervención, ya que se observaron mejoras estadísticamente significativas (p < 0.05) en todas las pruebas físicas. La mayor ganancia porcentual se registró en la extensión de tronco y la fuerza del tren superior. Se concluye que la planificación y aplicación de programas de fuerza adaptados son altamente beneficiosos para la población con discapacidad intelectual, mejorando de forma notable su condición física y rendimiento.
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 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".