Comparison of Measured and Observed Exercise Fidelity during a Neuromuscular Training Warm-Up
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
Neuromuscular training (NMT) warm-up programs effectively prevent injuries in youth, but monitoring exercise fidelity is challenging. The purpose of this study was to compare the exercise fidelity as measured via an inertial measurement unit (IMU) with direct observations of selected exercises. Youth basketball and soccer players performed single leg jumps, squat jumps, Nordic hamstring curls, and/or single leg balance exercises as part of an NMT warm-up. An IMU was placed on the lower back of each participant and the warm-up was video recorded. A physiotherapist evaluated the volume aspect of exercise fidelity (i.e., performing the prescribed number of repetitions) using the video recordings and a checklist. Algorithms were developed to count the number of repetitions from the IMU signal. The repetitions from the algorithms were compared with the physiotherapist’s evaluation, and accuracy, precision, and recall were calculated for each exercise. A total of 91 (39 female, 52 male) athletes performed at least one of the four warm-up exercises. There was an accuracy, precision, and recall of greater than 88% for all exercises. The single leg jump algorithm classified all sets correctly. IMUs may be used to quantify exercise volume for exercises that involve both impact during landing and changes in orientation during rotations.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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