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Enregistrement W2073163165 · doi:10.1080/19424280.2013.766649

Barefoot running – some critical considerations

2013· article· en· W2073163165 sur OpenAlexaff
Benno M. Nigg, Hendrik Enders

Notice bibliographique

RevueFootwear Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBarefootAnkleHeelKinematicsPhysical medicine and rehabilitationRunning economyWork (physics)BiomechanicsJumpEngineeringMedicineStructural engineeringAnatomyMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to discuss critically selected aspects of the current discussion on barefoot running, specifically differences between barefoot and shod running in kinematics and kinetics, training effects, performance and economy and injury frequency. The kinematics and kinetics depend on many different factors, including surface, shoe, running speed and subject. In general, hard surfaces are associated with a flatter foot landing. However, the inter-individual differences are substantial and it is not appropriate to associate barefoot running with toe landing and shod running with heel landing. The training effects for the small muscles crossing the ankle joint are small during running and substantially higher for movements such as side shuffling, independent of footwear. The additional mass added to the foot by the shoe seems not to have a negative effect on performance until at a ‘threshold mass’ of about 200 to 250 g. The additional work due to the damping of vibrations of soft tissue compartments seems not to depend primarily on the footwear but rather on the individual comfort of the runner. To the knowledge of the authors, there is no conclusive evidence that barefoot running has more, equal or less injuries than shod running. From a biomechanical point of view, injuries are a result of overloading of a given structure. The internal active forces in the lower extremities are about 500% higher than the internal impact forces. Consequently, these impact forces may not be the major reason for potential running injuries.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0040,009
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0080,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations40
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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