Different Lower-Limb Setup Positions Do Not Consistently Change Backstroke Start Time to 10 m
Notice bibliographique
Résumé
Backstroke starts involve the athlete starting from a flexed position with their feet against the pool wall and then extending their ankles, knees, hips and back to push off; however, swimmers can start in different positions. The purpose of this study was to evaluate the performance impact of different knee extension angles in the setup position for a backstroke start. Ten backstroke swimmers completed maximum-effort starts in each of two setup positions: one with the knees maximally flexed, and one with the knees less flexed. The start handles and touchpad were instrumented with multi-axial force sensors. Activity of major hip and knee extensors was measured using surface electromyography. Body position in the sagittal plane was recorded using high-speed cameras. There was no overall difference in time to 10 m between the two conditions (p = 0.36, dz = 0.12), but some participants showed differences as large as 0.12 s in time to 10 m between start conditions. We observed that starts performed from a setup position with less knee flexion had an average 0.07 m greater head entry distance (p = 0.07, dz = 0.53), while starts from a setup position with maximal knee flexion had an average 0.2 m/s greater takeoff velocity (p = 0.02, dz = 0.78). Both head entry distance and takeoff velocity are related to start performance, suggesting each position may optimize different aspects of the backstroke start. Coaches should assess athletes individually to determine which position is optimal.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».