Measuring Acceleration of a Trampoline Circus Act during Training and In-Show Using Wearable Technology
Notice bibliographique
Résumé
Circus performance acts incorporate a variety of unique movements. Professional artists are often performing these acts in multiple shows a day and/or week on top of completing regular training of the acts. However, there is limited understanding of the mechanical demands of the acts. The emergence of wearable technology has allowed for measuring some mechanical aspects of these highly complicated acts. PURPOSE: Compare acceleration profiles of a trampoline circus act recorded during training and in-show. METHODS: Seven acrobats (1.75±0.05m; 78.83±4.49kg; 28.93±3.3 years) performed 3 training acts on separate days and 2 show acts on one day. Following the completion of the show, participants reported their rating of perceived exertion (1-10 scale). Tri-axial accelerations were measured using a commercial accelerometer system (Hexoskin, Carre Technologies Inc, Montreal, CA) with the accelerometer located on the lateral aspect of the right hip. Average resultant acceleration (AVG) was calculated each trial during training (3 trials) and show (2 trials). Time based acceleration data were also classified into 5 ranges: 0 ≤ Very Low < 0.1g; 0.1 ≤ Low < 0.3g; 0.3 ≤ Moderate < 0.6g; 0.6 ≤ High < 1; 1 ≤ Very High ≤ 16g. Relative time spent in each range was averaged during training and in-show. Dependent variables were compared using paired-sample t-tests and a repeated-measures ANOVA. RESULTS: AVG was significantly higher during training vs. in-show (0.525±0.12g vs. 0.467±0.098g; p=0.030, effect size= 0.53). RPE was significantly lower during training vs. in-show (2.757±0.53 vs. 3.429±1.10; p=0.027). RM ANOVA revealed no interaction between acceleration ranges and environment (p>0.05), and no main effect for environment (p>0.05). Time spent in acceleration ranges was influenced by level (p<0.05) such that there was a both a linear and cubic trend across bin levels. CONCLUSION: The lower AVG may reflect that the show environment promotes less intense movements to maintain synchronization with co-artists. Wearable technology may be useful for analyzing show movements in a way to better develop effective training programs. Supported by Cirque Du Soleil
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».