Influence of basketball shoe mass, outsole traction, and forefoot bending stiffness on three athletic movements
Notice bibliographique
Résumé
Prior research has shown that footwear can enhance athletic performance. However, public information is not available on what basketball shoe properties should be selected to maximise movement performance. Therefore, the purpose of the study was to investigate the influence of basketball shoe mass, outsole traction, and forefoot bending stiffness on sprinting, jumping, and cutting performance. Each of these three basketball shoe properties was systematically varied by ± 20% to produce three shoe conditions of varying mass, three conditions of varying traction, and three conditions of varying bending stiffness. Each shoe was tested by 20 recreational basketball players completing maximal effort sprints, vertical jumps, and a cutting drill. Outsole traction had the largest influence on performance, as the participants performed significantly worse in all tests when traction was decreased by 20% (p < 0.001), and performed significantly better in the cutting drill when traction was increased by 20% (p = 0.005). Forefoot bending stiffness had a moderate effect on sprint and cutting performance (p = 0.013 and p = 0.016 respectively) and shoe mass was found to have no effect on performance. Therefore, choosing a shoe with relatively high outsole traction and forefoot bending stiffness should be prioritised, and less concern should be focused on selecting the lightest shoe.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».