Performance analysis of the flip turn in swimming: The relationship between pressures and performance times
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the effects of pressure and other kinetic variables on freestyle flip turn performance. It was hypothesized that an increase in average and peak pressure, and a decrease in the magnitude difference between left and right foot pressure, would result in an improved performance of a swimmer as they performed a flip turn. Ten University level (varsity) swimmers performed five freestyle flip turns using their competition technique. Data were collected from a pressure pad mounted to the vertical wall of the pool and from an underwater camera in the sagittal plane. A negative correlation of .58 and .67 was seen for average and peak pressures respectively when compared to five-meter performance times. Average contact area throughout the push-off phase compared to average and maximum load was .94 and .88. An increase in average contact area from 40 cm2 to 50 cm2 resulted in a 26% increase in maximum load. No difference in performance was seen for varying maximum knee flexion angles. Differences between pressure magnitudes between left and right foot did not impact the five-meter performance time. Therefore, increased average contact area throughout the push-off phase caused higher average and maximum loads, and to a lesser extent average and peak pressures. Increases in pressure and load resulted in an improved five-meter performance time. It is concluded that flip turn performance increases through higher contact area with the feet when pushing off the wall.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».