Bending It Like Beckham: How to Visually Fool the Goalkeeper
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
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.
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.
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) | 0,001 | 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