Influence of individual competition level on back kinematics of horses jumping a vertical fence
Notice bibliographique
Résumé
REASONS FOR PERFORMING STUDY: The costs and investments required for the purchase and training of showjumpers justify the need to find selection means for jumping horses. Use of objective kinematic criteria correlated to jumping ability could be helpful for this assessment. OBJECTIVES: To compare back kinematics between 2 groups of horses of different competition levels (Group 1, competing at high level; Group 2 competing at low level) while free jumping over a 1 m vertical fence. METHODS: Three-dimensional recordings were performed using 2 panning cameras. Kinematic parameters of the withers and tuber sacrale (vertical displacement, vertical and horizontal velocities), backline inclination and flexion-extension motion of the 3 main dorsal segments (thoracic, thoracolumbar and lumbosacral) were analysed. RESULTS: Group 2 horses had a lower displacement of their withers and tuber sacrale from the end of the last approach stride until the first departure stride (P<0.05). As a result, they increased the flexion of their thoracolumbar and lumbosacral junctions during the hindlimb swing phase before take-off (P<0.05). However, withers and tuber sacrale velocities were slightly modified. Group 1 horses pitched their backline less forward during the forelimb stance phase before take-off and straightened it more after landing (P<0.05), probably indicating a more efficient strutting action of their forelimbs. CONCLUSIONS AND POTENTIAL RELEVANCE: Because significant differences in back motion were found between good and poor jumpers when jumping a 1 m high fence, criteria based on certain back kinematics can be developed that may help in the selection of talented showjumpers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».