Capturing the Essence of Speed Skating and the Skate Technique in Cross-Country Skiing
Notice bibliographique
Résumé
Speed skating and the skate technique in cross-country skiing are activities in which ski/skate positioning governs the propulsive impulse and the direction of travel. Although it is known anecdotally that the ski/skate placement becomes more aligned with the direction of travel as speed increases, the optimal placement is not known. The aim of this study was to develop a theoretical model that gives the ski/skate placement that maximizes the average speed. The dilemma occurs because the direction of the ski/skate determines the path of travel, while propulsion can only be produced perpendicular to the skate/ski. The theoretical model was based on the impulse-momentum relationship, air resistance was ignored, and gliding resistance was assumed constant and along the direction of the skate/ski. Only steady state gliding was considered, meaning that the average speed in the direction of desired travel was constant. The velocity of a new stride is influenced by the gliding velocity of the previous stride and the velocity generated by the impulse in the transition from one skate/ski to the other. Based on these assumptions, two equations were derived for the average forward velocity: one for speed skating and skiing without propulsion from the poles, and a second for skiing with propulsion from the poles. The model was used to predict the optimal skate/ski angles relative to the desired direction of travel that maximize the average forward speed given an athlete’s mass, impulse from the legs, and impulse from the arms. In agreement with experimental observations, the model predicts that the orientation of ski/skates becomes more aligned with increasing speed of travel and becomes parallel to the direction of travel when the entire forward propulsion is derived from the poles. The detailed predictions now need testing against careful experimental measurements in the field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».