A Scientific Perspective on Reducing Ski-Snow Friction to Improve Performance in Olympic Cross-Country Skiing, the Biathlon and Nordic Combined
Notice bibliographique
Résumé
Of the medals awarded at the 2022 Winter Olympics in Beijing, 24% were for events involving cross-country skiing, the biathlon and Nordic combined. Although much research has focused on physiological and biomechanical characteristics that determine success in these sports, considerably less is yet known about the resistive forces. Here, we specifically describe what is presently known about ski-snow friction, one of the major resistive forces. Today, elite ski races take place on natural and/or machine-made snow. Prior to each race, several pairs of skis with different grinding and waxing of the base are tested against one another with respect to key parameters, such as how rapidly and for how long the ski glides, which is dependent on ski-snow friction. This friction arises from a combination of factors, including compaction, plowing, adhesion, viscous drag, and water bridging, as well as contaminants and dirt on the surface of and within the snow. In this context the stiffness of the ski, shape of its camber, and material composition and topography of the base exert a major influence. An understanding of the interactions between these factors, in combination with information concerning the temperature and humidity of both the air and snow, as well as the nature of the snow, provides a basis for designing specific strategies to minimize ski-snow friction. In conclusion, although performance on "narrow skis" has improved considerably in recent decades, future insights into how best to reduce ski-snow friction offer great promise for even further advances.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».