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Enregistrement W4386442004 · doi:10.59490/64ec6e78bc8ab0e973e0782b

From Theory to practice: monitoring mechanical power output dur-ing wheelchair field and court sports using inertial measurement units

2023· article· en· W4386442004 sur OpenAlexaff
Marco J.M. Hoozemans, Monique Berger, H.E.J. Veeger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensCentre for Movement Disorders
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInertial measurement unitWheelchairUnits of measurementPower (physics)KinematicsPropulsionMotion analysisComputer scienceAccelerometerSimulationEngineeringArtificial intelligenceAerospace engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An important performance determinant in wheelchair sports is the power exchanged between the athlete-wheelchair combination and the environment, in short, mechanical power. To monitor the mechanical power during wheelchair sports practice, inertial measurement units (IMUs) might be used. However, a well-founded and unambiguous theoretical framework that follows the dynamics of manual wheelchair propulsion is required to validly apply IMUs for mechanical power assessment in wheelchair sports. Such a framework does not yet exist. Therefore, this research has two goals. First, to present a theoretical framework that supports the use of IMUs to estimate power output via power balance equations. Second, to create a set of guidelines on how to use IMUs to monitor mechanical power during wheelchair propulsion supported by experimental data. After verifying the theoretical framework, an IMU model was defined. Subsequently, the validity of the IMU model and underlying assumptions was determined. Therefore, power was estimated from IMU data during wheelchair propulsion and was subsequently compared to gold standard optical motion capture data. Data was collected from eleven participants without wheelchair experience propelled an all-court sports wheelchair on a large treadmill. At the same time, kinematics were measured using two IMUs and an optical motion capture system. The results reveal that, with a proper drag or deceleration test, one IMU on the wheelchair frame and one IMU on the wheel axis, decent power estimations can be obtained in daily wheelchair (sports) practice. To conclude, the theoretical framework and the resulting IMU-based power is thus well suitable to estimate mechanical power during straight-line wheelchair propulsion in wheelchair court sports and daily wheelchair practice, and it is an important first step towards feasible power estimations in all wheelchair (sports) situations.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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