Using Gold-standard Gait Analysis Methods to Assess Experience Effects on Lower-limb Mechanics During Moderate High-heeled Jogging and Running
Notice bibliographique
Résumé
A limited number of studies have explored lower-limb biomechanics during high-heeled jogging and running, and most studies have failed to clarify the wearing experience of subjects. This protocol describes the differences in lower-limb kinematics and ground reaction force (GRF) between experienced wearers (EW) and inexperienced wearers (IEW) during moderate high-heeled jogging and running. A three-dimensional (3D) motion analysis system with a configured force platform was used to synchronously capture lower-limb joint movements and GRF. 36 young females volunteered to participate in this study and were asked about high-heeled shoe-wearing experience, including frequency, duration, heel types, and heel heights. Eleven who had the experience of 3 to 6 cm heels for a minimum of three days per week (6 h per day) for at least two years and eleven who wore high heels less than twice per month participated. Subjects performed jogging and running at comfortable low and high speeds, respectively, with the right foot completely stepping onto a force platform when passing by along a 10 m walkway. EW and IEW adopted different biomechanical adaptations while jogging and running. IEW exhibited a generally larger range of joint movement, while EW showed a dramatically larger loading rate of GRF during running. Hence, further studies on the lower-limb biomechanics of high-heeled gait should strictly control the wearing experience of the subjects.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».