Stepping Back to Improve Sprint Performance: A Kinetic Analysis of the First Step Forwards
Notice bibliographique
Résumé
Using a step backward to initiate forward movement can increase force and power at push-off and improve sprint performance over short distances. However, it is not clear whether the benefit provided by this paradoxical step influences the mechanics of the first step forwards. Twenty-seven men of an athletic background performed maximal effort 5-m sprints from a standing start and employed a step forwards (parallel and split stance) or backwards (false) to initiate movement. Each sprint was started with an audio cue that also activated the timing gates. Three trials of each starting style were performed and movement (0 m), 2.5-, and 5-m times were recorded. An in-ground force plate placed at the 0-m mark measured the kinetic and temporal characteristics of the first step. Sprint times to 2.5 and 5 m were slower (p < 0.05) when a parallel start was used. No differences were seen in the normalized peak forces (vertical and horizontal) or the vertical impulse between starts, but the vertical mean force was 11 and 12% higher for the false and split starts, respectively. Surprisingly, the parallel start's impulse was significantly greater than that of the false (24%) and split (22%) styles, a consequence of the additional time spent in contact with the ground. The ground contact time, time to peak force, and time from peak force to toe-off (vertical and horizontal) were significantly longer for the parallel start. These temporal variables were also better correlated with sprint performance than any kinetic measure (0.42 ≤ r ≤ 0.75). The false start appears to be advantageous over short distances by improving push-off and the temporal characteristics of the first step.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».