Training for success: Do simulated aerial landings replicate successful aerial landings performed in the ocean?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Physical preparation of competitive surfers includes substantial dry-land training. It is currently unknown, however, how closely these exercises replicate surfing maneuvers performed in the ocean. This study compared the technique features displayed by surfers when landing simulated aerial maneuvers on land to critical features previously established as necessary for surfers to successfully land aerials in the ocean during competition. METHODS: Fourteen competitive surfers (age 20.6 ± 5.7 years, height 178.1 ± 9.50 cm, mass 70.6 ± 10.8 kg) were recruited to perform two variations of a simulated aerial task, a Frontside Air (FA) and Frontside Air Reverse (FAR). Joint ranges of motion (ROM), center of pressure, and apparent gaze data were collected during the landing event. Paired t tests or Wilcoxon signed-rank tests were used to identify any significant differences in the outcome variables between the two aerial tasks. RESULTS: Participants displayed 100% and 60% of the critical features associated with successfully landing a FA and FAR, respectively. In both the simulated FA and FAR, participants landed in 1.0-3.7° of dorsiflexion, moving through significantly less ankle joint ROM in the lead limb during the FAR (P < .01). Participants also displayed significantly less knee and hip ROM (P = .002-.048) while landing the FAR compared to the FA. CONCLUSION: The simulated FA and FAR tasks are appropriate training tools for surfers to replicate most of the critical features that a surfer should display to successfully land aerial maneuvers in the ocean. These tasks therefore enable surfers to practice these complex movements in a controlled environment.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».