The influence of running shoes on familiarization time for treadmill running biomechanics evaluation
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
This study investigated treadmill familiarisation time in different shoe conditions by comparing lower limb consecutive kinematics waveforms using a trend symmetry method to calculate trend symmetry index, range amplitude ratio and range offset. Eighteen young adults (26.6 ± 3.3 years, 7 females) completed three 10-minute running trials at their preferred running speed (2.30 ± 0.17 m/s) on a treadmill with three shoe conditions (i.e., usual, minimalist and maximalist shoes) in a random order. Sagittal lower limb kinematic data were recorded using inertial measurement units. The results showed that sagittal-plane kinematic waveforms in the hip, knee and ankle remained consistent (trend symmetry > 0.95) without extreme excursions (range amplitude ratio ≈ 1) over 10 minutes within each testing shoe condition. Significant time × shoe interaction effect was observed in range offset (i.e., absolute differences in the average degree of kinematic waveforms between consecutive minutes) at ankle (p = 0.029, ŋp2 = 0.096) and knee (p = 0.002, ŋp2 = 0.126). Post-hoc analysis suggested that running with novel shoes required a shorter time to achieve stable lower limb kinematics (2 to 3 minutes) compared with usual shoes (7 minutes). In conclusion, young healthy adults need up to 3 and 7 minutes to familiarise to the treadmill when running at their preferred speed with their novel and usual running shoes.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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