Optimizing the Release Conditions for a Free Throw in Wheelchair Basketball
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
The primary purpose of this study was to determine the optimal release conditions and corresponding arm movement pattern for the free throw for players classified as 3 to 4.5 on the international player classification system in wheelchair basketball. A 2-D, three-segment simulation model was used to investigate this problem. The computational process involved a two-step optimization scheme in which an outer computational loop was used to optimize the magnitude and timing of the muscle torques that generate the arm's motion, and an inner computational loop was used to determine the optimal angle and speed of the ball at the moment of release. The inner optimization loop revealed that Brancazio's (1981) and Hay's (1993) approaches to determining the optimal release angle produced identical results. The lowered seated height of the wheelchair basketball player required that the ball be released at a steeper angle with greater vertical velocity, and hence the need for greater shoulder torque. For the wheelchair player, the peak shoulder flexion torque generated by the model was reduced by approximately 43% when the upper arm was initially positioned at an angle approximately 40° below the horizontal, as compared to being positioned at an angle of 10° above the horizontal. For the wheelchair player, the optimal release angle and speed for a ball released at a horizontal distance of 4.09 m from the center of the basket, and 1.30 m below the rim, was computed to be 53.8° and 7.4 m/s, respectively.
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