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Enregistrement W2314850608 · doi:10.1055/s-2006-926640

Gradierung der funktionellen Sportschuhparameter „Dämpfung” und „Vorfußflexibilität” am Laufschuh

2006· article· de· W2314850608 sur OpenAlexaff
Frank Kleindienst, Berthold Krabbe, Martina Walther, Gert‐Peter Brüggemann

Notice bibliographique

RevueSportverletzung · Sportschaden · 2006
Typearticle
Languede
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensAdidas (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForefootCushioningGrading (engineering)BarefootOperations managementComputer scienceEngineeringPhysical medicine and rehabilitationMedicineMechanical engineeringCivil engineeringSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On nearly every running event a heterogeneous structure of participants regarding body height and body weight can be observed. This study should figure out whether the running shoe manufacturers will consider this anthropometric variability. Moreover it should be investigated the runners needs based on different anthropometrics regarding preferred cushioning and forefoot flexibility properties. In order to check whether the running shoe manufacturers will apply a grading pattern, a dynamic material study with conventional running shoes in different sizes was conducted. In a second step a field study in Middle Europe and North America with 244 female and 227 male runners was organized. Every subject had to run and evaluate 7 different shoe modifications. Based on the material study it is to state, that the running shoe manufacturers currently do not consider a systematic grading of cushioning and forefoot flexibility properties. In contrast to this, the field study reveals the necessity to grade these properties. A shoe size dependent and a geographic grading concept are suggested. It is supposed, that the application of these grading concepts do not only provide a comfort improvement, but they also contribute to a reduction of joint loads of the lower extremities and consequently to a prevention of overuse injuries.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,005

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,256 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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