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Enregistrement W3007814777 · doi:10.1111/sms.13639

Training for success: Do simulated aerial landings replicate successful aerial landings performed in the ocean?

2020· article· en· W3007814777 sur OpenAlexaff
James R. Forsyth, Diane L. Riddiford‐Harland, John W. Whitting, Jeremy M. Sheppard, Julie R. Steele

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Medicine and Science in Sports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensCanadian Sport Centre Pacific
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReplicateAnkleEnvironmental scienceTraining (meteorology)Wilcoxon signed-rank testAeronauticsComputer scienceDry landSimulationMeteorologyMedicineStatisticsMathematicsGeographySurgeryEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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