Biomechanical Insights for Developing Evidence-Based Training Programs: Unveiling the Kinematic Secrets of the Overhead Forehand Smash in Badminton through Novice-Skilled Player Comparison
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.
Notice bibliographique
Résumé
Badminton, a dynamic racquet sport demanding agility and power, features the overhead forehand smash as a pivotal offensive shot. Utilizing 3D motion analysis, this research delves into the intricate biomechanical facets underpinning this pivotal shot, with a dual focus on both novice and proficient players. Through a comparative analysis of these two player cohorts, the investigation aims to elucidate the fundamental factors influencing the quality of the forehand smash. Our findings reveal that skilled players exhibit significant improvements in smash quality, including a 60.2% increase in shuttlecock speed, reduced clearance height, and flight angle at release. These enhancements are associated with specific determinants, such as consistent positioning, racket angle at impact, and range of motion (ROM) in various joints. More crucially, full-body tension-arc formation and a four-segment whip-like smash contribute to these improvements. Unique to the whip-like smash is the rapid trunk and shoulder rotations in early whip-like control inducing passive elbow flexion and wrist over-extension, enhancing the stretch-shortening cycle (SSC) effect of muscles for a more powerful smash. Emphasizing this uniqueness and the determinants simplify smash learning, potentially boosting training effectiveness. This research contributes to a deeper understanding of badminton’s biomechanics and offers practical implications for coaches and players to enhance their forehand smashes, especially among beginners.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle