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Enregistrement W2754482343 · doi:10.3389/fpsyg.2017.01571

Affordance Boundaries Are Defined by Dynamic Capabilities of Parkour Athletes in Dropping from Various Heights

2017· article· en· W2754482343 sur OpenAlexaff
James L. Croft, John E. A. Bertram

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEdith Cowan University
Mots-clésAffordancePsychologyAthletesCognitive psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Available behaviors are determined by the fit between features of the individual and reciprocal features of the environment. Beyond some critical boundary certain behaviors become impossible causing sudden transitions from one movement pattern to another. Parkour athletes have developed multiple movement patterns to deal with their momentum during landing. We were interested in whether drop distance would cause a sudden transition between a two-footed (precision) landing and a load-distributing roll and whether the transition height could be predicted by dynamic and geometric characteristics of individual subjects. Kinematics and ground reaction forces were measured as Parkour athletes stepped off a box from heights that were incrementally increased or decreased from 0.6 to 2.3 m. Individuals were more likely to roll from higher drops; those with greater body mass and less explosive leg power, were more likely to transition to a roll landing at a lower height. At some height a two-footed landing is no longer feasible but for some athletes this height was well within the maximum drop height used in this study. During low drops the primary task constraint of managing momentum could be achieved with either a precision landing or a roll. This meant that participants were free to select their preferred landing strategy, which was only partially influenced by the physical demands of the task. However, athletes with greater leg power appeared capable of managing impulse absorption through a leg mediated strategy up to a greater drop height.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,658

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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