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Enregistrement W1533936413 · doi:10.1111/sms.12264

Biomechanical determinants of elite rowing technique and performance

2014· article· en· W1533936413 sur OpenAlexaff
Erica Buckeridge, Anthony M. J. Bull, Alison H. McGregor

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Medicine and Science in Sports · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilImperial College London
Mots-clésRowingKinematicsPhysical medicine and rehabilitationAnkleBiomechanicsPhysical therapyMedicineLumbarFoot (prosody)SurgeryAnatomyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In rowing, the parameters of injury, performance, and technique are all interrelated and in dynamic equilibrium. Whilst rowing requires extreme physical strength and endurance, a high level of skill and technique is essential to enable an effective transfer of power through the rowing sequence. This study aimed to determine discrete aspects of rowing technique, which strongly influence foot force production and asymmetries at the foot-stretchers, as these are biomechanical parameters often associated with performance and injury risk. Twenty elite female rowers performed an incremental rowing test on an instrumented rowing ergometer, which measured force at the handle and foot-stretchers, while three-dimensional kinematic recordings of the ankle, knee, hip, and lumbar-pelvic joints were made. Multiple regression analyses identified hip kinematics as a key predictor of foot force output (R(2) = 0.48), whereas knee and lumbar-pelvic kinematics were the main determinants in optimizing the horizontal foot force component (R(2) = .41). Bilateral asymmetries of the foot-stretchers were also seen to significantly influence lumbar-pelvic kinematics (R(2) = 0.43) and pelvic twisting (R(2) = 0.32) during the rowing stroke. These results provide biomechanical evidence toward aspects of technique that can be modified to optimize force output and performance, which can be of direct benefit to coaches and athletes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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