In search of the 70 kph human: challenging the limits of human muscle contraction time, a pilot investigation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Interest in sprint running has been fueled by the remarkable performance in 100-and 200-metre events at the 2008 Olympic Games. Amid this interest, speculation mounts as to how fast humans can run and to the existence of new types of fast-twitch fibers as the mechanism that realizes faster per formances. This paper adopts the view that humans are limited in how fast they can run by how much force they can apply within the muscle contraction times inherent of fast running and proposes a method by which adaptation may be forthcoming to strengthen the locomotive muscles in humans within that required contraction time or shorter contraction times. The proposed method consists of the fast foot drill exercise executed with the intent of increasing the rate of stepping; training with this method was carried out over 16 weeks. The analysis of the post-training stepping rate shows that movement frequencies in human locomotive muscle approaches 7 muscle contractions per second. The analysis also shows that muscle activation times approach 90 milliseconds for the vastus lateralis muscle and 55 milliseconds for the biceps femoris muscle. Furthermore it is speculated that as a result of this training method muscle contraction times may approach and surpass the time limits for humans that are currently accepted in science. The hypothesis is that by combining the fast foot drill with progressive external resistance, runners can increase their force production within the ground contact time inherent of fast running that currently limits how fast humans can run.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle