ACCURATE VELOCITY ASSESSMENT OF A ROWING SKIFF USING KINEMATIC GPS
Notice bibliographique
Résumé
Un des problemes qui pose le plus de defis dans le sport de l'aviron est de determiner comment la velocite d'une yole reagit au pouvoir combine et a la technique d'aviron de l'equipage. Les techniques actuelles, comme celles de l'ergometre sont inexactes ou encombrantes et ne refletent pas avec exactitude les changements subtils de la technique que l'equipe d'aviron pourrait faire sur l'eau. La question demeure, est-ce que de telles reponses sont bonnes ou mauvaises, grandes ou petites. Si la velocite d'une yole peut etre determinee avec une exactitude suffisante, cette information pourra aider la selection de l'equipage et leur entrainement en fournissant des resultats nets tant pour l'entraineur que pour les athletes. Dans ce projet, la technologie du systeme mondial de localisation (GPS) jumelee a des essais dynamiques ont ete utilises pour illustrer que les recepteurs GPS sont une option viable pour determiner la velocite et l'acceleration d'une yole de rameurs. Deux essais ont ete executes pour mesurer la cinematique des equipages de six rameurs et de huit rameurs en mesurant la velocite et l'acceleration de la yole et l'effet de stabilite de la yole sur la velocite et l'acceleration mesurees.
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 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 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 ».