Muscle tuning and preferred movement path – a paradigm shift
Notice bibliographique
Résumé
In the last 40 years, the scientific debate around running injuries and running shoes has been dominated by two paradigms, the ‘impact’ and the ‘pronation’ paradigms. However, the development of running shoe technologies aimed at reducing impact forces and pronation has not led to a decline of running-related injuries. This article recommends to abandon the ‘impact’ and ‘pronation’ paradigms due to a lack of biomechanical and epidemiological evidence and instead suggests a shift to new paradigms: ‘Muscle tuning’ and the ‘preferred movement path’. These paradigms represent new approaches to understanding the biomechanical patterns of each individual runner and how they are controlled by the neuromuscular system. Experimental evidence in support of the ‘muscle tuning’ and ‘preferred movement path’ paradigms are presented and discussed regarding their relevance for running performance, injuries, and footwear. Finally, this paper proposes that the concept of ‘functional groups’ should be used and further developed to overcome the challenge that groups of individuals respond differently to footwear interventions. First, groups of individuals who behave similarly (functional groups) should be identified. Second, running shoes should be selected to match the characteristics of the identified functional groups in order to optimize the beneficial effects of running shoes for improving running performance and reducing the risk of running injuries.
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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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,017 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».