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Enregistrement W1987006181 · doi:10.1080/14763141.2012.724701

An observational model for biomechanical assessment of sprint kayaking technique

2012· review· en· W1987006181 sur OpenAlexaff
Lisa K. McDonnell, Patria Hume, Volker Nolte

Notice bibliographique

RevueSports Biomechanics · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSprintPaddleBiomechanicsObservational studyVisibilityComputer scienceSimulationPhysical medicine and rehabilitationMathematicsStatisticsMedicinePhysicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sprint kayaking stroke phase descriptions for biomechanical analysis of technique vary among kayaking literature, with inconsistencies not conducive for the advancement of biomechanics applied service or research. We aimed to provide a consistent basis for the categorisation and analysis of sprint kayak technique by proposing a clear observational model. Electronic databases were searched using key words kayak, sprint, technique, and biomechanics, with 20 sources reviewed. Nine phase-defining positions were identified within the kayak literature and were divided into three distinct types based on how positions were defined: water-contact-defined positions, paddle-shaft-defined positions, and body-defined positions. Videos of elite paddlers from multiple camera views were reviewed to determine the visibility of positions used to define phases. The water-contact-defined positions of catch, immersion, extraction, and release were visible from multiple camera views, therefore were suitable for practical use by coaches and researchers. Using these positions, phases and sub-phases were created for a new observational model. We recommend that kayaking data should be reported using single strokes and described using two phases: water and aerial. For more detailed analysis without disrupting the basic two-phase model, a four-sub-phase model consisting of entry, pull, exit, and aerial sub-phases should be used.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,303
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,163 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations58
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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