Stroke technique in C1 canoe slalom: a simulation study
Notice bibliographique
Résumé
Male C1 canoe slalom athletes traditionally used cross transitions to move their paddle to the other side of the boat and off-side strokes to paddle on their non-dominant side. Conversely, female athletes often use a switching transition and on-side strokes on their non-dominant side. The purpose of this study was to use a computer model to assess the relation between cross- or switching techniques, and the relative strength (symmetry) of non-dominant compared to dominant side strokes to race times in C1 canoe slalom. We created a forward dynamics model to predict race times using stroke forces (from an indoor ergometer), drag forces (measured on-water), and probability distributions for stroke and transition times (measured from international canoe slalom competitions). The main effects from an ANOVA (p<0.05) were (i) for a given transition number and strength symmetry the race times were faster when using cross-transitions than switch-transitions (ii) for a given strength symmetry the race times became slower as the number of switch transitions increased, but there was minimal effect of the number of cross-transitions, and (iii) the closer the strength of the strokes were between the dominant and non-dominant side (as symmetry factor approached 100 %), the faster the race times.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».