Measurement and Feature Analysis of Plantar Pressure Center in Athletes under Different Exercise Modes
Notice bibliographique
Résumé
Walking and running, two essential exercises in daily training for athletes, are major causes to foot injuries. The plantar pressure center (PPC) can accurately reflect the gait process, and effectively measure the function of foot. This paper measures the PPC trajectories of a total of 45 athletes during the support period of walking and running, and analyzes their regularities under different exercise modes. The time percentage of PPC trajectory and foot progression angle were selected as the main observation indices. The support period under each exercise mode was divided into four phases: the initial contact phase (ICP), the forefoot contact phase (FFCP), the foot flat phase (FFP), and the forefoot push off phase (FFPOP). The statistical analysis shows that: Under the running mode, the time of the heel landing on the ground and the relative load on the heel decrease with the growing speed. Under the same exercise mode, the left and right feet differ slightly in the PPC trajectory; the foot progression angle peaks in FFPOP and minimizes in FFP. In ICP and FFPOP, the foot progression angle under running is smaller than that under walking; in FFP and FFCP, the foot progression angle under running is larger than that under walking. The research results provide the scientific basis for the reasonable arrangement of athlete training.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».