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Enregistrement W2592207775

A Model of Ice Friction for Skeleton Sled Runners

2014· article· en· W2592207775 sur OpenAlexaffvenue
Edward P. Lozowski, Krzysztof Szilder, Sean Maw, Alexis Morris

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWinter Sports Injuries and Performance
Établissements canadiensMount Royal UniversityNational Research Council CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkeleton (computer programming)GeologyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A numerical model of ice friction for the runners of a skeleton sled has been devised. The skeleton runner consists of a standard stainless steel rod of approximately 16 mm diameter. Two grooves are machined into the trailing half of the runner. The distance between the grooves is approximately 1mm, giving rise to a spine or blade at the centre of the runner. The skeleton sled has no apparent mechanism for steering. Hence, steering is accomplished by the athlete, using either lateral air drag forces (tilting the helmet), dragging a toe, or by attempting to make the spine of the runner “dig into” the ice more on one side than the other. Until now, the physics of the latter steering mechanism has been poorly understood. It has been assumed that when the spine “digs into” the ice, the ice friction increases. Our numerical model calculates the details of the contact footprint of the runner on the ice. It also considers frictional heating, heat conduction into the ice and lateral squeeze flow in order to calculate the ice friction coefficient, assuming fully lubricated friction conditions. The model suggests that skeleton sliding can occur in two regimes. The first is one where the sides of the spine do not contact the ice. The second occurs when the spine “digs into” the ice and the sides of the spine contact the ice. By exploring the second regime, we have shown that, as the contact area between the sides of the spine and the ice increases, the ploughing force increases, in accordance with the traditional explanation of steering. However, the shear stress force in the lubricating layer also increases, resulting in a significantly higher ice friction coefficient for the runner with the longer spine contact. This result provides scientific evidence to support the athlete’s experience, that by engaging more of the spine by torqueing the frame of the sled, it is possible to steer the sled, using the differential ice friction on the left and right runners.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,249 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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