Shoe traction and surface compliance affect performance of soccer-related movements
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To determine how shoe-surface interaction, specifically traction and compliance, affects performance and biomechanics of soccer-related movements.Methods: Third generation artificial turf was installed in the laboratory to allow for kinetic and kinematic data collection both on the turf and on a laboratory surface (Pulastic sports surface). Twelve male athletes performed five 5 m sprint accelerations and five 180° sprint turns in three different shoe-surface conditions (indoor soccer shoe on the laboratory surface, indoor soccer shoe on the turf surface, soccer cleat on turf surface). Comparisons between the indoor shoe across surfaces indicated compliance effects and comparisons between the cleat and indoor shoe on turf indicated traction effects.Results: Performance increased for the sprint acceleration in the indoor shoe on the turf compared to the laboratory (1.04 s vs. 1.08 s); however, no further increase in acceleration performance occurred with the soccer cleat. For the turn movement, no change in performance occurred comparing the indoor shoe across surfaces however an increase in turn performance was seen when using the soccer cleat on turf compared to the indoor shoe (2.67 s vs. 2.56 s). The cleat had both increased utilised translational and rotational traction compared to the indoor shoe on turf for the turn movement. The cleat also resulted in increased ankle eversion moments as well as increased knee abduction and external rotation moments compared to the indoor shoe on the turf surface for the turn movement.Conclusion: Both compliance and traction shoe-surface characteristics affect performance; however, the effects of the different characteristics are different depending on the movement type.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».