MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4323358472 · doi:10.1080/19424280.2023.2180543

How do road runners select their shoes? A systematic review

2023· review· en· W4323358472 sur OpenAlex
Andrew Fife, Codi Ramsey, Jean-François Esculier, Kim Hébert‐Losier

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFootwear Science · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensRunning Injury ClinicUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCushioningSelection (genetic algorithm)Applied psychologyScopusPsychologyComputer scienceMEDLINEEngineeringArtificial intelligencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Running shoes are often considered essential to participate in running. Runners may look for recommendations from friends, specialty running stores, and healthcare professionals when selecting shoes. Despite the existence of shoe prescription guidelines, these recommendations are often not evidence-based or designed with runners’ preferences in mind. This review aims to synthesize original research that identifies how road runners select running shoes. Following PROSPERO registration (CRD42021242523), the PubMed®, Scopus®, Web of Science®, and SPORTDiscus™ electronic databases were systematically searched in March 2021, and monitored until 1 February 2022. Original research that identified factors influencing running shoe selection in road runners published in English were included. Data were qualitatively synthesized. Seven studies representing 1947 road runners were included, and conducted either online, in laboratories, or via interview. Forty influencing factors were identified and thematically sub-grouped into five categories: subjective, shoe-specific characteristics, market features, peer evaluation, and runner characteristics. Comfort, cushioning, fit, and price were cited most frequently as influential factors in road runners’ footwear selection. Most of the studies reviewed were not specifically designed to address the research question of this review. Lack of consistent definitions and varying research methods are found across studies. There is limited research targeting the factors that influence running shoe selection. Comfort and cushioning appear to be the most important factors in shoe selection, although the relationship between both variables may confound their individual importance. Runners also consider fit, price, and several other factors when selecting shoes. Shoe choice remains relatively unexplored, with no running shoe selection study conducted in store.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,230 · 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