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Enregistrement W1853729887 · doi:10.18002/rama.v9i2.1175

Striking dynamics and kinetic properties of boxing and MMA gloves

2014· article· en· W1853729887 sur OpenAlexaff
Benjamin Lee, Stuart M. McGill

Notice bibliographique

RevueRevista de artes marciales asiáticas · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinetic energyMaterials scienceComposite materialForensic engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>With the growing popularity of Mixed Martial Arts (MMA) as a competitive sport, questions regarding the dynamic response and properties of MMA gloves arise. High-energy impacts from punches are very similar to boxing yet MMA competition requires the use of 4 oz fingerless glove, compared to the larger full enclosure boxing glove. This work assessed the kinetic properties and strike dynamics of MMA gloves and compared findings with traditional boxing gloves. Gloves mounted on a molded fist were impacted repetitively on an instrumental anvil designed for impact, over a 5 hour period resulting in 10,000 continuous and consistent strikes. Kinetic data from impacts were sampled at the beginning of the data collection and subsequently every 30 minutes (every 1,000 strikes). MMA gloves produced 4-5 times greater peak force and 5 times faster load rate compared to the boxing glove. However, MMA gloves also showed signs of material fatigue, with peak force increasing by 35% and rate of loading increasing by 60% over the duration of the test. Boxing glove characteristics did deteriorate but to a lesser extent. In summary, the kinetic properties of MMA glove differed substantially from the boxing glove resulting in impacts characterized by higher peak forces and more rapid development of force. Material properties including stiffness and thickness play a role in the kinetic characteristics upon impact, and can be inferred to alter injury mechanisms of blunt force trauma.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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