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Enregistrement W2769583598

Effects of implement and distance on the performance of a discrete motor skill

2015· article· en· W2769583598 sur OpenAlexaff
Kateline J Hladky, Brian K. V. Maraj

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSports Dynamics and Biomechanics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsMATLABComputer scienceSoftwareOrder (exchange)PsychologyPhysical medicine and rehabilitationSimulationBusinessMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Golf putting is an example of a discrete motor skill that needs to be developed to produce success in the game of golf. Golfers attempt to use various putter designs and practice in numerous different ways in order to generate a successful putting technique. The counterbalanced putter design has been developed in order to replace the long putter now banned by PGA rules and there is no conclusive knowledge of its effects on performance. The aim of this study is to identify kinematic variables that change when novices putt from various distances using a conventional and counterbalanced putter. 8 novices (minimal to no experience with golf) performed 75 trials at 3, 5, 7, 9, and 11 feet from a target per putter for a total of 150 trials. Means and standard deviations for backswing timing (BST), downswing timing (DST), backswing amplitude (BSA), downswing amplitude (DSA), and putter path (PP) were determined using Visualeyez Motion Analysis system and subsequent software as well as Matlab and other processing software. A 2 putter (conventional/counterbalanced) by 5 distance (3, 5, 7, 9, 11 ft) ANOVA with repeated measures at p Acknowledgments: Ran Zheng, Felix Ling

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,182 · 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'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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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