Implicit video feedback produces positive changes in landing mechanics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Implicit (IF) and explicit (EF) feedback are two motor learning strategies demonstrated to alter movement patterns. There is conflicting evidence on which strategy produces better outcomes. The purpose of this study was to examine the effects of reduced IF and EF video feedback on lower extremity landing mechanics. METHODS: Thirty participants (24 ± 2 years, 1.7 ± 0.1 m, 70 ± 11 kg) were randomly assigned to three groups: IF (n = 10), EF (n = 10), and control (CG) (n = 10). They performed twelve box-drop jumps three times a week on the training sessions for six weeks. Only IF and EF groups received video feedback on the training sessions. IF was cued to focus their attention on the overall jump, while EF was cued to focus on position of their knees. 3D lower extremity biomechanics were tested on testing sessions with no feedback. All sessions were at least 24 h apart from another. Testing sessions included baseline testing (pretest), testing after 3 training sessions with 100% feedback (pst1), testing after 6 training sessions with 33.3% feedback (pst2), testing after 6 training sessions with 16.6% feedback (Pst3), and testing 1 month after with no feedback (retention - ret). ANOVA compared differences between groups and time at initial contact and peak for hip flexion (HF, °) and abduction angle (HA, °), hip abduction moment (HAM, Nm/kgm), knee flexion (KF, °) and abduction angle (KA, °), knee abduction moment (KAM, Nm/kgm) and VGRF (N) (p < 0.05). RESULTS: A significant main effect for group was found between IF and EF groups for HA (IF = - 6.7 ± 4; EF = - 9.4 ± 4.1) and KAM (IF = 0.05 ± 0.2; EF = - 0.07 ± 0.2) at initial contact, and peaks HA (IF = - 3.5 ± 4.5; EF = - 7.9 ± 4.7) and HAM (IF = 1.1 ± 0.6; EF = 0.9 ± 0.4). A significant main effect for time at initial contact for HF (pre = 32.4 ± 3.2; pst2 = 36.9 ± 3.2; pst3 = 37.9 ± 3.7; ret. = 34.1 ± 3.7), HAM (pre = 0.1 ± 0.1; pst1 = 0.04 ± 0.1; pst3 = 0.1 ± 0.01), KA (pre = 0.7 ± 1.1; pst1 = 0.2 ± 1.2; pst3 = 1.7 ± 1), and KAM (pre = 0.003 ± 0.1; pst3 = 0.01 ± 0.1) was found. DISCUSSION/CONCLUSION: We found that implicit feedback produced positive changes in landing mechanics while explicit feedback degraded motor learning. Our results indicate that implicit feedback should be used in programs to lower the ACL injury risk. We suggest that implicit feedback should be frequent in the beginning and not be reduced as much following the acquisition phase.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 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 ».