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Enregistrement W2020567666 · doi:10.1016/j.proeng.2010.04.171

Poster Session I, July 14th 2010 — Abstracts Design of an ergometer to train and evaluate elite crosscountry skiiers

2010· article· en· W2020567666 sur OpenAlexaboutno aff
Arnaud Decatoire, R. Brichet, Patrick Lacouture

Notice bibliographique

RevueProcedia Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWinter Sports Injuries and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRowingKinematicsWork (physics)SimulationDisplacement (psychology)Computer scienceEngineeringMechanical engineeringPhysicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sport ergometers offer a reasonable alternative for semi-specific training conditions as it provides a sheltered environment to practice. Their additional values from in situ performances are mainly due to real time feedback of mechanical variables as the external power generated by athlete at one (or more) contact with the ergometer (e.g. handle power while rowing an ergometer). These variables are mainly recorded using force and displacement sensors. As a result, in many sport (e;g. rowing, cycling, running), these machine are also used for performance assessment and both physiological and biomedical research program. However, the design of a specific ergometer has to reproduce the dynamics of the in situ movement for an accurate mechanical analysis. A first step in such a way is to analyse the three-dimensional kinematics in order that the ergometer design simulate accurately the kinematic performed in situ. In cross-country skiing, the kinematics observed while skiing the actually available ergometers is far from the one performed during in situ conditions. Thus, the mechanical parameters measured while skiing these ergometers are not pertinent to analyze and discriminate the performance produce by elite athletes. This work presents an approach based on a 3D kinematics analysis to design an innovative ergometer fully instrumented to acutely train and evaluate elite cross-country skiers. 3D kinematics analysis of in situ skating, performed using three video cameras showed characteristic 3D trajectories of the stick during the contact period with the snow. The ergometer was design to reproduce this specific kinematics (two specific phases) by adding one dof in translation of the contact point between the rope with the ergometer. This rope connects skier’s hand to an airbraked flywheel to reproduced the resistance. A selfrecoiling system allows to perform the following skating cycle. An instrumentation coupled with a specific interface allows real time feedback of the power generated by skier at each hand. During the last two years, this ergometer was skiing by the french national teams to prepare Vancouver 2010. Further investigations must be undertaken to support the accuracy of this ergometer with in situ conditions and to still improve his design.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,021

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2010
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