Changes In Step Time And Length Between Kilometer Eleven And Thirty-nine Of A Marathon
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Marathon running invokes neuromuscular fatigue which has been shown to result in kinematic changes in a laboratory setting. However, there are limited studies on changes that take place during a race. The purpose of this study was three-fold: 1) to evaluate the step time and step length at an early and late time point in a full marathon and quantify the change between the two points; 2) to identify differences in step time and length associated with sex; and 3) to determine if step time and length are predictors of race finish time. METHODS: This is an observational study in which runners were filmed at two stations, at kilometer 11 (S1) and kilometer 39 (S2) of a full 42.2 kilometer marathon. Each station incorporated two cameras, one in the sagittal plane to assess kinematics and the second to identify the runners’ bib numbers. A 5-meter section of roadway was marked with chalk, delineating each meter, to allow for assessment of step length using Dartfish 5.5 Video Analysis software (Dartfish, Fribourg, Switzerland). RESULTS: Step time was slower at S2 compared to S1 with a mean difference ± SD of 0.290 ± 0.403 m/s (95%CI 0.246 – 0.334; p < 0.001). Step length was shorter at S2 compared to S1 with a difference of 0.098 ± 0.111 m (95%CI 0.086 – 0.110; p < 0.001). There was no interaction in step time for males or females between S1 and S2 (S1, Male 0.35 ± 0.02 s, Female 0.33 ± 0.02 s; S2, Male 0.35 ± 0.02 s, Female 0.34 ± 0.02 s; p = 0.099) however, an interaction was detected for step length (S1, Male 1.16 ± 0.13 m, Female 1.05 ± 0.11 m; S2, Male 1.05 ± 0.13 m, Female 0.98 ± 0.11 m; p = 0.01). A regression model to predict finish time found that step length at S1 accounted for 47% of the variability (F (1,323) = 283.7; p < 0.001), this increased to 68.3% when S1 step time was included (F (2,322) = 350.4; p < 0.001), S2 step length increased this to 75.2% (F(3,321)=328.4; p<0.001) while including S2 step time increased it to 76.7% (F(4,320)=268.4, p<0.001). CONCLUSION: Step time was slower and step length was shorter at the 39-kilometer point of the full-marathon compared to the 11-kilometer point. Step time did not differ at either time point in the race for males or females; however, they both demonstrated a reduction in step length. Step time and step length at both points in the race are able to account for a significant amount of finish-time variability.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 ».