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Enregistrement W4289960851 · doi:10.1055/a-1820-7023

Reliability of Running Economy Measurements: Influence of Shoe Familiarisation

2022· article· en· W4289960851 sur OpenAlexaff
Anders Paarup Nielsen, Christian Heyde, Morten Bilde Simonsen, Ryan Godsk Larsen, Rasmus Hansen, Uwe G. Kersting, Mark de Zee, René Børge Korsgaard Brund

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sports Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensAdidas (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Running economyEnvironmental scienceForensic engineeringReliability engineeringEngineeringMedicinePhysicsVO2 max

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose was to investigate differences in reliability of running economy measurements between familiar and unfamiliar shoes. Thirty-seven runners were included who all ran in familiar and unfamiliar running shoes while running economy was measured at steady state using a treadmill. Each participant was tested on two different visits (three sessions in total), with two trials in each of the three shoe conditions completed at each visit. Coefficient of variation, standard deviation of differences, and limits of agreement of running economy were used to quantify the repeatability (within-visit variation) and reproducibility (between-visit variation). The coefficient of variation showed a marginal difference in reproducibility across shoe conditions, whereas no differences were seen in coefficient of variation, standard deviation of the differences, or limits of agreement for repeatability across shoes. All three shoe conditions showed greater repeatability than reproducibility for running economy, and enhanced repeatability at visit 3 compared to visit 2. Our results indicate that familiarisation to shoes might not be needed for reliable measurements of running economy. Based on our results, when evaluating benefits in running shoes we suggest that running economy be assessed within the same day. Further, our data suggest a beneficial effect of using multiple familiarisation sessions if small differences between shoe conditions are expected.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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