The effects of temperature, humidity, and barometric pressure on short-sprint race times
Notice bibliographique
Résumé
A numerical model of 100 m and 200 m world class sprinting performances is modified using standard hydrodynamic principles to include effects of air temperature, pressure, and humidity levels on aerodynamic drag. The magnitude of the effects are found to be dependent on wind speed. This implies that differing atmospheric conditions can yield slightly different corrections for the same wind-gauge reading. In the absence of wind, temperature is found to induce the largest variation in times (0.01 s per 10°C increment in the 100 m), while relative humidity contributes the least (under 0.01 s for all realistic conditions for 100 m). Barometric pressure variations at a particular venue can also introduce fluctuations in performance times on the order of a 0.01 s for this race. The combination of all three variables is essentially additive, and is more important for head-wind conditions that for tail-winds. As expected, calculated corrections in the 200 m are magnified due to the longer duration of the race. The overall effects of these factors on sprint times can be considered a ``second order'' adjustment to previous methods that rely strictly on a venue's physical elevation, but can become important in extreme conditions.PACS Nos.: 01.80, 02.60L
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».