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Enregistrement W2138045701

Force Characteristics in Different Shoe Designs

2011· article· en· W2138045701 sur OpenAlexvenueno aff
Bryson K. Nakamura

Notice bibliographique

RevueSound Ideas (University of Puget Sound) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJumpingGround reaction forceJumpForce platformMathematicsPlyometricsAthletesPhysical medicine and rehabilitationOrthodonticsPsychologyEngineeringPhysical therapyMedicineKinematicsPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Women’s shoes are known to be constructed from the same parameters as men’s shoes but on a smaller scale. However, foot and gait characteristics are different between genders The purpose of this study was to determine if mid-sole design has an effect on ground reaction force characteristics during running, cutting and jumping motions. Twenty-two apparently healthy female (73.8±8.4 kg; 1.74±0.06 m) and seven male (73.5±5.3 kg; 1.68±0.02 m) current or recently graduated NCAA Division III athletes voluntarily participated in this study. Subjects wore four shoes with different mid-sole designs while performing five different actions: running, cutting, shuffling, back cut and plyometric jumping. In the locomotive portion of the study, no differences were found between the shoes or gender in both the vertical and medial/lateral forces. In females, jumping data showed that the D3O shoe yielded less contact time with less velocity. Prototype shoes seemed to effect GRFs while landing from a jump but did not alter GRF characteristics during running and agility movements.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,150 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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