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Enregistrement W2152485092 · doi:10.1080/14763140701683007

An examination of slo-pitch pitching trajectories

2008· article· en· W2152485092 sur OpenAlexaff
Tom Wu, Pierre Gervais

Notice bibliographique

RevueSports Biomechanics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSports Dynamics and Biomechanics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBall (mathematics)VideographyAerodynamicsMechanicsAngular velocityProjectilePhysicsGeodesyMathematicsGeometryGeologySimulationClassical mechanicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many slo-pitch coaches and players believe that generating spin on a ball can affect its trajectory. The influence of air resistance on a ball that is thrown at a moderate speed and spin is unclear. The aim of this study was to examine the influence of spin on the ball's trajectory in slo-pitch pitching using both experimental results and ball flight simulations. Fourteen pitchers participated in the study, each of whom threw five backspin and topspin pitches each. Data were collected using standard three-dimensional videography. The horizontal velocity, vertical velocity, angular velocity, release height, and horizontal displacement of the backspin pitches were significantly higher than those of the topspin pitches. The ball flight simulations were developed to examine the influence of the ball spin, and it was concluded that the spin of the ball had a significant effect on the ball's vertical and horizontal displacements. Furthermore, our results suggest that a backspin pitch that reaches the maximum height allowable and lands in the front edge of the strike zone has the steepest slope. The present results add to our understanding of projectile motion and aerodynamics.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil0,922

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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