Biomechanics and subjective measures of recreational male runners in three shoes running outdoors: a randomised crossover study
Notice bibliographique
Résumé
We compared biomechanical and subjective data from outdoor running in: habitual (OWN), Saucony Endorphin Racer 2 minimal (FLAT) and Nike Vaporfly 4% (VP4) shoes. We also explored relationships between comfort measures and the collected data. Eighteen male recreational runners ran three 1.5-km trials outdoors, once per shoe. The first 1.1 km was run at a self-selected comfortable (slower) speed, and last 400 m at perceived 5-km race pace (faster). A GPS-enabled smartwatch, 15-m Optojump system, high-speed camera and tibial accelerometer collected biomechanical data. Subjective data on comfort, shoe properties and overall running experience were collected using visual analogue scales (VAS) and rankings. Cadence, leg stiffness and vertical stiffness were greater in FLAT than both OWN and VP4 at the slower speed (trivial to small ES). At both speeds, footstrike angles were smaller in FLAT (small to large ES), while propulsion phase was shorter in VP4 (moderate to large ES). FLAT was ranked as the least comfortable at the slower speed and most likely to cause injury, whereas OWN as the most comfortable and least likely to cause injury. Comfort was not significantly different at the faster speed between shoes. Comfort measures were more strongly correlated to subjective than biomechanical data. The two experimental shoes generally had non-significant or small effects on running biomechanics versus OWN. As VP4 are more like traditional than minimal shoes, these were perceived as more comfortable. Running speed appeared to affect subjective measures. Speed should be considered when prescribing and selecting shoes.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».