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Enregistrement W2936834490 · doi:10.1080/17461391.2019.1603327

Influence of shoe drop on running kinematics and kinetics in female runners

2019· article· en· W2936834490 sur OpenAlexaff
Thibault Besson, Cédric Morio, Guillaume Y. Millet, Jérémy Rossi

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Sport Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsDrop (telecommunication)Physical medicine and rehabilitationAeronauticsPhysical therapyComputer scienceMedicinePhysicsEngineeringClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study investigated the effects of shoe drop on lower limb kinematics and kinetics in female runners. Fifteen healthy female runners ran on a 15‐m runway at their preferred speed with three different shoe‐drop conditions: 0 ( D 0 ), 6 ( D 6 ) and 10 ( D 10 ) mm. Three‐dimensional marker positions and ground reaction forces were recorded to analyse kinetic and kinematic parameters using zero‐ (0D) and one‐dimensional (1D) metrics (statistical parametric mapping, SPM). Regarding 0D parameters, significantly higher loading rates and transient peaks were found in D 0 compared to D 6 and D 10 conditions (both p < .01). For 1D analysis, significantly higher ankle dorsiflexion moments were found in D 0 compared to D 6 and D 10 during the braking phase ( p < .01). Lower knee extension moments between 52% and 55% and 61% and 65% of contact time ( p < .05) were also found. No difference was found between D 6 and D 10 conditions ( p > .05). As previously shown in men, this study demonstrates that shoe drop influences running kinematic and kinetic patterns. Using SPM analysis in conjunction with classical analysis, the study adds new understanding on the influence of shoes on joint moment during contact time.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations28
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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