Midsole Properties Affect the Amplitude of Soft Tissue Vibrations in Heel–Toe Runners
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Soft tissue vibrations can generate discomfort and may necessitate a greater energy demand to preserve an efficient motion in running. Vibration damping is thus of interest from a comfort and performance standpoint. Our purpose was to assess whether changes in midsole material affect the properties of (a) soft tissue vibrations and (b) myoelectric activity. METHODS: Two midsole conditions were compared. The control condition corresponded to a full ethylene-vinyl acetate foam midsole. The experimental condition was a bimaterial midsole with a material combination of viscous and viscoelastic materials. Twelve participants ran on an indoor track in both conditions while recording the longitudinal acceleration and the EMG activity of vastus medialis (VM) and gastrocnemius medialis (GM). Wavelet transforms were performed for EMG and acceleration signals to assess the intensity of the muscle activity at low and high frequencies (37-128 and 170-395 Hz, respectively) and to calculate the damping coefficient (D) for soft tissue vibrations. The soft tissue vibrations were also characterized by the peak of acceleration (apeak), the frequency of the power peak (fpeak), and the power of the soft tissue vibrations (PSD[8-55]). RESULTS: The variables apeak and PSD[8-55] decreased for VM and GM in the viscous condition. Before heel strike, low-frequency EMG activity decreased for VM, and high-frequency EMG activity tended to decrease for GM in the viscous condition. The damping D was reduced only for VM, and fpeak was unchanged. CONCLUSIONS: A more viscous midsole substantially reduced the amplitude of soft tissue vibrations, but not their frequency. Looking at individual results, it was noted that muscle activity was tuned in response to the acceleration input, and that the damping of soft tissue vibrations was affected by the intensity of muscle activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».