Ballet Pointe Shoe Discomfort: An Exploration Through the use of Real-Time Assessments while Performing en Pointe Movements
Notice bibliographique
Résumé
Despite the advancement in technology, the ballet pointe shoe remains largely unchanged and few research studies have investigated it.The pointe shoe is still in use today and poses many disadvantages to the ballet dancer's foot health.This research aims to uncover ballet dancers' feet discomfort while dancing en pointe, in the hopes of contributing to the improvement of the future design of pointe shoes.This research brought together a human-centred approach in order to comprehend and gain different perspectives on the topic in a real-time setting.Real-time assessments were obtained using questionnaires, a 3-D apparatus of feet en pointe and thermographic imaging in a simulated ballet laboratory.Ten ballet participants currently practicing pointe work with at least two years of pointe work experience took part in the study.During the study, participants completed a pre-test questionnaire, three pointe work movements, followed by real-time discomfort assessments, thermographic imaging sessions and a post-test questionnaire.Through data triangulation, the great toe area was found to be the most frequently assessed by participants with the highest average discomfort intensity and average temperature variation.Increased temperature areas found to be a predictor for discomfort intensity, in complex movements like bourrée.Results demonstrated the relationship of the various methods used and their contribution on examining real-time pointe shoe discomfort and pointe shoe design recommendations. Keywords: human-centered
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».