Contribution of segmental kinetic energy to forward propulsion of the centre of mass: Analysis of sprint acceleration
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to measure the contribution of each body segment to the production of total body kinetic energy (KE) during a 40-m sprint. Nine recreational sprinters performed two 40-m sprints wearing a MVN Biomech suit (Xsens). Data recorded were used to calculate total body KE, and the KE of each segment. The KE of each segment was then expressed as a percentage of the total body KE. We divided the sprint into three phases: 1 – start to maximal power (Pmax), 2 – Pmax to maximal velocity (Vmax), and 3 – Vmax to the end of the 40 m. Total body KE increased from the start to the end of the 40-m sprint (from 331.3 ± 68.4 J in phase 1 to 2378.8 ± 233.0 J in phase 3; p ≤ 0.001). The contribution of the head–trunk increased (from 39.5 ± 2.4% to 46.3 ± 1.1%; p ≤ 0.05). Contribution of the upper and lower limbs decreased over the three phases (respectively from 15.7 ± 2.5% to 10.6 ± 0.6% and from 44.8 ± 2.1% to 43.1 ± 1.5%; p ≤ 0.05). This study revealed the important contribution of the trunk to forward propulsion throughout the entire acceleration phase.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».