Development of a Footwear Sizing System in the National Football League
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT:: Footwear performance and injury mitigation may be compromised if the footwear is not properly sized for an athlete. Additionally, poor fit may result in discomfort and foot injury such as fifth metatarsal stress fracture, foot deformities, turf toe, and blisters. Current footwear fitting methods consist of foot length and width measurements, which may not properly describe the shape of the individual foot, correlated with shoe size descriptors that are not standardized. Footwear manufacturers employ a range of sizing rubrics, which introduces shoe size and shape variability between and even within footwear companies. This article describes the synthesis of literature to inform the development and deployment of an objective footwear fitting system in the National Football League (NFL). The process may inform athletic footwear fitting at other levels of play and in other sports. EVIDENCE ACQUISITION:: Literature related to footwear fitting, sizing, and foot scanning from 1980 through 2017 was compiled using electronic databases. Reference lists of articles were examined for additional relevant studies. Sixty-five sources are included in this descriptive review. STUDY TYPE:: Descriptive review. LEVEL OF EVIDENCE:: Level 5. RESULTS:: Current methods of footwear fitting and variability in the size and shape of athletic footwear complicate proper fitting of footwear to athletes. An objective measurement and recommendation system that can match the 3-dimensional shape of an athlete's foot to the internal shape of available shoe models can provide important guidance for footwear selection. One such system has been deployed in the NFL. CONCLUSION:: An objective footwear fitting system based on 3-dimensional shape matching of feet and shoes can facilitate the selection of footwear that properly fits an athlete's foot.
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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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».