Children's strategies in drop-landing
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Landing is a critical motor skill included in many activities performed in the natural environment by young children. Yet, landing is critically relevance to ensure proper stability and reduce injury. Furthermore, landing is an integral part of many fundamental motor skills which have been linked to greater physical activity, sport participation, and perceived competence in children. Our aim was to examine the drop-landing strategies of young children focusing on the lower extremity with a multi-variant approach. Methods: Forty-four children divided into four age groups (G1:3-4.5 y, G2:4.5-6 y, G3:6-7.5 y, G4:7.5-9 y) performed 20 drop-land trials in four different conditions: predictable stationary landing, running to the left, to the right, and stay in place. Fifteen reflective markers, two force plates, and ten surface electromyography (sEMG) sensors were used to collect data. MANOVAs (Group x Condition) were conducted separately for the kinematic, kinetic, and sEMG variables. Results: = 0.012), suggesting that younger groups (G1, G2) differed to the older groups (G3, G4). G1 showed less knee flexion and slower ankle dorsi-flexion during the braking phase compared to G3, while G2 presented smaller ankle dorsi-flexion at the braking phase and smaller ankle range of motion than G3. Overall kinetic variables analysis showed a group difference but no group differences for any single kinetic variable alone was found. Regarding sEMG, G1 during the flight phase exhibited longer tibialis anterior and hamstrings activity than G3 and G3 & G4, respectively; and an earlier start of the hamstrings' impact burst than G4. In addition, distal to proximal control was primarily used by all groups to coordinate muscle activity (in response to impact) and joint motion (after impact). Discussion: Perhaps a developmental critical point in landing performance exists at 4-5 years of age since G1 presented the largest differences among the groups. This suggests that to improve landing strategies could start around this age. Future studies should examine if playground environments that include equipment conducive to landing and practitioners in the kindergarten schools are adequate vehicles to empower this type of intervention.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».