Bending It Like Beckham: How to Visually Fool the Goalkeeper
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As bending free-kicks becomes the norm in modern day soccer, implications for goalkeepers have largely been ignored. Although it has been reported that poor sensitivity to visual acceleration makes it harder for expert goalkeepers to perceptually judge where the curved free-kicks will cross the goal line, it is unknown how this affects the goalkeeper's actual movements. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Here, an in-depth analysis of goalkeepers' hand movements in immersive, interactive virtual reality shows that they do not fully account for spin-induced lateral ball acceleration. Hand movements were found to be biased in the direction of initial ball heading, and for curved free-kicks this resulted in biases in a direction opposite to those necessary to save the free-kick. These movement errors result in less time to cover a now greater distance to stop the ball entering the goal. These and other details of the interceptive behaviour are explained using a simple mathematical model which shows how the goalkeeper controls his movements online with respect to the ball's current heading direction. Furthermore our results and model suggest how visual landmarks, such as the goalposts in this instance, may constrain the extent of the movement biases. CONCLUSIONS: While it has previously been shown that humans can internalize the effects of gravitational acceleration, these results show that it is much more difficult for goalkeepers to account for spin-induced visual acceleration, which varies from situation to situation. The limited sensitivity of the human visual system for detecting acceleration, suggests that curved free-kicks are an important goal-scoring opportunity in the game of soccer.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».