The Influence of X-Factor (Trunk Rotation) and Experience on the Quality of the Badminton Forehand Smash
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
No existing studies of badminton technique have used full-body biomechanical modeling based on three-dimensional (3D) motion capture to quantify the kinematics of the sport. The purposes of the current study were to: 1) quantitatively describe kinematic characteristics of the forehand smash using a 15-segment, full-body biomechanical model, 2) examine and compare kinematic differences between novice and skilled players with a focus on trunk rotation (the X-factor), and 3) through this comparison, identify principal parameters that contributed to the quality of the skill. Together, these findings have the potential to assist coaches and players in the teaching and learning of the forehand smash. Twenty-four participants were divided into two groups (novice, n = 10 and skilled, n = 14). A 10-camera VICON MX40 motion capture system (200 frames/s) was used to quantify full-body kinematics, racket movement and the flight of the shuttlecock. Results confirmed that skilled players utilized more trunk rotation than novices. In two ways, trunk rotation (the X-factor) was shown to be vital for maximizing the release speed of the shuttlecock - an important measure of the quality of the forehand smash. First, more trunk rotation invoked greater lengthening in the pectoralis major (PM) during the preparation phase of the stroke which helped generate an explosive muscle contraction. Second, larger range of motion (ROM) induced by trunk rotation facilitated a whip-like (proximal to distal) control sequence among the body segments responsible for increasing racket speed. These results suggest that training intended to increase the efficacy of this skill needs to focus on how the X-factor is incorporated into the kinematic chain of the arm and the racket.
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