Softer and more resilient running shoe cushioning properties enhance running economy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Several studies have investigated whether shoe cushioning properties have an effect on running economy. However, the findings have not been unanimous. Studies have shown both increases and decreases in running economy with soft shoes, while other studies have shown participant specific differences. Therefore, the purpose of this study was to add to the body of knowledge describing the effects of shoe cushioning properties on running economy.Methods: This study was comprised of two experiments; one using a stationary metabolic analysis system to measure oxygen consumption during treadmill running, and one using a portable metabolic analysis system to measure oxygen consumption during over-ground running. Twelve aerobically fit athletes participated in each experiment. Two professionally constructed pairs of prototype running shoes were provided by adidas AG for this experiment (Soft shoe and Control shoe). The shoes were identical in construction with the only differences being the midsole material and corresponding stiffness and energy return.Results: For both the treadmill and over-ground experiments, the Soft shoe condition was associated with statistically significantly decreased oxygen consumption compared to the Control shoe condition (Treadmill p = 0.044, Over-ground p = 0.028). In the treadmill experiment, 10 of the 12 subjects consumed less oxygen while wearing the more compliant/resilient condition, with an average decrease for all subjects of 1.0%. In the over-ground experiment 9 of the 12 subjects consumed less oxygen while running in the more compliant/resilient condition, with an average decrease for all subjects of 1.2%.Conclusion: Running shoes with softer and more resilient midsoles were found to influence running economy by 1.0% on average during treadmill and over-ground experiments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle