Comparison of Measured and Observed Exercise Fidelity during a Neuromuscular Training Warm-Up
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.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».