A deterministic model based on evidence for the associations between kinematic variables and sprint kayak performance
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this narrative review was to propose a deterministic model based on a review of previous research documenting the evidence for the associations between average kayak velocity and kinematic variables in sprint kayaking. Literature was reviewed after searching electronic databases using key words 'kayak,' 'biomechanics,' 'velocity,' 'kinematics,' and 'performance.' Our kinematic deterministic model for sprint kayaking performance shows that the average kayak velocity is determined by kayak stroke displacement and stroke time. Stroke time had the strongest correlation with 200-m race time (r = 0.86, p < 0.001), and stroke rate (inversely proportional to stroke time) was strongly correlated with average horizontal velocity over two consecutive strokes at race pace (r = -0.83, p < 0.05). Increased stroke rate via decreased absolute water phase time and increased relative water phase time were indicative of more elite performance. There was no significant relationship between stroke displacement and velocity; however, a large decrease in stroke displacement may be detrimental to performance. Individual characteristics may be responsible for a paddlers' ability to achieve and sustain a given stroke rate. Coaches should theoretically focus interventions on increasing stroke rate while maintaining stroke displacement; however this hypothesis should be confirmed with prospective studies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».