Rotational traction of soccer football shoes on a hybrid reinforced turf system and natural grass
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Traction between a football shoe and the playing surface influences a players’ ability to perform football-specific movements. Too little traction means a player might slip. Too much traction is thought to increase the risk of injury due to foot fixation on the turf. Rotational traction is linked to increased injury risk in football. Elite football is increasingly played on hybrid reinforced natural grass playing surfaces. Our aim is to assess the magnitude of rotational traction of one new hybrid turf system and compare that to a natural grass (control) surface. Nine different Football shoes from three outsole groups (artificial grass, firm ground, soft ground) were loaded onto a portable shoe-surface traction machine to collect rotational traction data on two different playing surfaces (1. Natural Rye grass, 2. A hybrid reinforced turf system) at a single testing session. Peak rotational traction was significantly different across different shoe models (F = 379.8, df = 8, p < 0.0001) and shoe outsole groups (F = 387.4, df = 2, p <.0001). No significant difference was found between the natural grass surface and the hybrid reinforced turf system after considering the minimal detectable change (MDC) of the traction device. Wide-ranging differences in peak rotational traction were found across different individual soccer shoes and outsole groups. The Adidas Nemesis (AG) showed the lowest traction and the Nike Vision (SG) shoe had the highest traction (MD 28.7 N.m; 95% CIs 26.4–30.9; p < 0.0001). The artificial grass (AG) group showed the lowest traction values while the soft ground (SG) group the highest. This objective shoe-surface traction data can help with more informed footwear choices for football played on this type of hybrid playing surface to minimize the risk of lower extremity injury.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle