REGRESSION EQUATIONS FOR ESTIMATING THE QUALITY OF MAXIMAL INSTEP KICK BY MALES AND FEMALES IN SOCCER
Notice bibliographique
Résumé
Biomechanics research of soccer skills has greatly lagged behind the sport's popularity compared to many other sports.Even for basic skills, such as the maximal instep kick, relatively few quantitative studies exist.Further, most of these fail to provide practical means to judge kick quality.The current study proposes to address this deficiency by establishing user-friendly regression equations that apply to both novice and advanced players.These allow an easy way for coaches/teachers to evaluate kick quality.The method consisted of 3D data collection (VICON system with nine high-speed cameras, 120 Hz), full-body biomechanical modeling and correlation and regression analyses of ball release speed with flexion/extension of shoulder, trunk, hip, knee and rotation of trunk as well as last stride length and body height.Twenty-four male and twenty-six female college students, equally divided into novice and advanced cohorts, participated.Results showed many of the correlations to be reliable predictors of a kick's effectiveness.However, they are not practical since extensive use of technology and time-consuming data processing is needed.Further analyses showed multi-regressions using last stride length and body height as independent parameters to have equally reliable evaluation potential.The study concludes that, since the last two independent parameters are easy to measure, these regression equations provide an eminently practical means to evaluate the maximal instep soccer kick.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».