Kinematic quantification of straight-punch techniques using the preferred and non-preferred fist in taekwon-do
Notice bibliographique
Résumé
Summary Study aim : The aim of the current study is to reveal the characteristics of punch techniques applied in taekwon-do. Material and methods : The skill quantification was performed on 10 taekwon-do ITF competitors. During the test, they were asked to perform straight punches using both the preferred and the non-preferred fist into the air (i.e. without a physical target) in the lateral position employing both traditional and sport style. Applying reflective markers on fists, the punching kinematic data were collected in the HML (Human Motion Lab). For data analyses, the average and standard deviation of duration, velocity and acceleration were used. The Mann-Whitney U test was applied to determine possible differences (p < 0.05) between the dominant fist and non-dominant fist as well as between the traditional and sport punch. Results : The results revealed that the sport punch is notably faster (shorter punch duration) with a higher acceleration than the traditional one. There is no significant difference between the preferred and non-preferred fist. The results could suggest that the left and right straight punches during taekwon-do training sessions are equally developed. However, the different goals of the punch techniques, i.e. the traditional punch for generating power and the sport punch for quickness, cause significant differences (p < 0.01) in action time. Conclusion : The results imply that a trade-off strategy may play a role in a match, namely a powerful punch for a possible final win or a quick punch for point collection.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».