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Enregistrement W3176605463 · doi:10.23736/s0022-4707.21.12644-1

Drive leg ground reaction forces and rate of force development over consecutive windmill softball pitches

2022· article· en· W3176605463 sur OpenAlexaff
Erin R. Pletcher, Kenzie B. Friesen, Gretchen D. Oliver, Mita Lovalekar, Keith M. Gorse, Takashi Nagai, Christopher Connaboy

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sports Medicine and Physical Fitness · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWindmillGround reaction forceBody weightForce platformPhysical medicine and rehabilitationMathematicsSimulationRepeated measures designPhysicsMedicineComputer scienceEngineeringStatisticsKinematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Windmill softball pitching is a highly skilled movement, combining whole body coordination with explosive force. Successful pitching requires sequential movement to transfer energy produced by the lower extremity to the pitching arm. Therefore, drive leg ground reaction force (GRF) and the time over which a pitcher can develop force during push off, defined as rate of force development (RFD), is essential for optimal performance. The aim of this study was to examine GRF and RFD in the drive leg during the windmill softball pitch, as well as pitch velocity, throughout a simulated game. METHODS: Fourteen softball pitchers (17.9±2.3 years, 166.4±8.7cm, 72.2±12.6kg) pitched a simulated game. Pitch velocity and anterior-posterior and vertical GRF and RFD, each normalized to body weight, were collected for each inning. Average pitch speed remained consistent across all seven innings, 49.57±0.42mph. Changes in GRF and RFD were assessed, with level of significance set as P<0.05. RESULTS: A one-way repeated measures analysis of variance showed no significant differences in apGRF%BW (P=0.297), vGRF%BW (P=0.574), apRFD (BW/s) (P=0.085) and vRFD (BW/s) (P=0.059). CONCLUSIONS: Training programs can be improved with the knowledge of the magnitude and rate in which forces are developed by the drive leg during push-off of the windmill softball pitch.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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