Changes in Seasonal Footwear Elicited Alterations in Gait Kinematics but Not Stability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During daily walking, humans might contend with various perturbations from slippery surfaces in the winter to uneven sidewalks in the summer. Inertial sensors enable investigations of how humans maintain balance under these natural conditions, but conducting these outdoor studies has practical considerations that might influence study results, such as the selection of footwear under different weather conditions. Our study investigates the effects of winter and summer shoe types on gait patterns, specifically whether different shoe types induce changes in gait stability measures under the same walking environment. Twelve healthy adult participants walked indoors with winter and summer shoes while their gait kinematics were recorded using an inertial sensor-based motion capture system. Spatiotemporal measures, body kinematics, stability measures (minimum margin of stability and local divergence exponent), and stepping regressions were calculated to evaluate differences between walking in summer and winter shoes. Statistical significance was determined by paired t-tests. Varying shoe types altered spatiotemporal and kinematic measures, such as increased stride time and stance time while wearing winter shoes, but increased step width and reliance on stepping were the only stability-related changes found. Our study provides insights into the influence of footwear for inertial sensor-based gait studies in real environments, aiding the analysis and interpretation of those studies to augment our understanding of natural stability behavior.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».