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Enregistrement W2040873492 · doi:10.1055/s-2006-926592

Vergleich von kinematischen und kinetischen Parametern zwischen den Bewegungsformen Nordic Walking, Walking und Laufen

2006· article· de· W2040873492 sur OpenAlexaff
Frank Kleindienst, Konrad Michel, Julia Schwarz, Berthold Krabbe

Notice bibliographique

RevueSportverletzung · Sportschaden · 2006
Typearticle
Languede
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensAdidas (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsGround reaction forcePhysical medicine and rehabilitationLower limbBiomechanicsGeologyMedicinePhysical therapyPhysicsAnatomySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on a higher cardio-pulmonary and cardio-vascular benefit and a promised reduction of mechanical load of the musculoskeletal system Nordic Walking (NW) shows an increased market potential. The present study should investigate whether there are biomechanical differences between the locomotion patterns NW, walking and running. Moreover possible resultant load differences should be determined. Eleven subjects, who were already experienced with the NW-technique, participated in this experiment. The kinematic data were collected using two high-speed camera systems from posterior and from lateral at the same time. Simultaneously the ground reaction forces were recorded. The kinematic and the kinetic data reveal differences between the three analyzed locomotion patterns. For NW as well as walking the mechanical load of the lower extremity is lower compared to running. None of the kinematic parameters suggest a "physiological benefit" of NW compared to walking. Moreover NW shows higher vertical and horizontal forces during landing. Exclusively the lower vertical force peak during push off indicates a lower mechanical load for NW in comparison to walking. Consequently it is questionable is NW -- based on its promised "biomechanical benefits" compared to walking -- should be still recommended for overweight people and for people with existing musculoskeletal problems of the lower limb.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations20
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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