Be as Upright as Possible When Squatting: Reply
Notice bibliographique
Résumé
IN REPLY: Thank you for allowing us to respond to the Letter to the Editor highlighting our recently published article entitled, “The back squat: A proposed assessment of functional deficits and technical factors that limit performance. Strength Cond J 36: 4–27, 2014” (1). We thank Dr. Dan Cleather for his eagerness in emphasizing the importance of our commentary and continued discussions relative to its practical applications for practitioners. We agree with Dr. Cleather's contention that individual anthropometric variation in segments' length will influence technical focus in individuals, and thus, their optimal squat technique may vary with trunk lean and other coaching criterion discussed. We note that the target audience of our article are expert practitioners but rather coaches, educators, and parents who may lack depth of experience to teach technical performance of the squat. To capture this generalizability, our commentary discussed the “average” individual to allow for a more generic coaching cue that is to be adjusted to suit the individual. We remain encouraged by the stimulating ongoing discussions in the field to optimize coaching strategies for squatting performance. We thank Dr. Cleather for highlighting the relation of human anatomical variation to cueing, and we look forward to continued discussions in the shared pursuit of clinically meaningful solutions to optimizing squat performance in athletes of any age and size.
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 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 | 0,007 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,048 | 0,059 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
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 ».