Determining the maximum diameter for holes in the shoe without compromising shoe integrity when using a multi-segment foot model
Notice bibliographique
Résumé
Measuring individual foot joint motions requires a multi-segment foot model, even when the subject is wearing a shoe. Each foot segment must be tracked with at least three skin-mounted markers, but for these markers to be visible to an optical motion capture system holes or 'windows' must be cut into the structure of the shoe. The holes must be sufficiently large avoiding interfering with the markers, but small enough that they do not compromise the shoe's structural integrity. The objective of this study was to determine the maximum size of hole that could be cut into a running shoe upper without significantly compromising its structural integrity or changing the kinematics of the foot within the shoe. Three shoe designs were tested: (1) neutral cushioning, (2) motion control and (3) stability shoes. Holes were cut progressively larger, with four sizes tested in all. Foot joint motions were measured: (1) hindfoot with respect to midfoot in the frontal plane, (2) forefoot twist with respect to midfoot in the frontal plane, (3) the height-to-length ratio of the medial longitudinal arch and (4) the hallux angle with respect to first metatarsal in the sagittal plane. A single subject performed level walking at her preferred pace in each of the three shoes with ten repetitions for each hole size. The largest hole that did not disrupt shoe integrity was an oval of 1.7cm×2.5cm. The smallest shoe deformations were seen with the motion control shoe. The least change in foot joint motion was forefoot twist in both the neutral shoe and stability shoe for any size hole. This study demonstrates that for a hole smaller than this size, optical motion capture with a cluster-based multi-segment foot model is feasible for measure foot in shoe kinematics in vivo.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».