Unveiling the Biomechanical Insights: Motor Control Shifts Induced by Shoe Friction Adjustments and Their Impact on Defensive Slide, Crossover Dribbling, and Full Approach Jump in Basketball
Notice bibliographique
Résumé
This study endeavors to explore the intricate interplay between the fundamental skills of basketball—defensive slide, crossover dribbling, and full approach jump—and the shoe outsole friction coefficient, with the overarching goal of advancing our comprehension regarding the pivotal role of footwear in athlete performance. Employing a comprehensive methodology that integrates 3D motion capture, force platform dynamometry, and biomechanical modeling, the study seeks to quantify the inherent motor control intricacies associated with these fundamental skills. Data collection involved 12 varsity players, and the research systematically assesses the influence of the shoe friction coefficient on both skill quality and injury risk, utilizing a set of 13 parameters for evaluation. The findings unveil that, with an increased friction coefficient, the following changes occur: for the defensive slide, we observed decreased contact time (p < 0.05), boosted medio–lateral impulse (p < 0.05), and lowered ankle torque (p < 0.01); for crossover dribbling, we observed increased anterior–posterior impulse (p < 0.05) and ankle torque (p < 0.05); for the full approach jump, we observed decreased contact time (p < 0.05) and increased jump height (p < 0.05). Generally, the equal increment in the shoe outsole friction coefficient did not result in equal changes in the selected parameters of motor skill control, indicating a non-linear relationship between the performance quality of essential basketball skills and the shoe friction coefficient. The results suggest the potential existence of an optimal value for skill execution. Notably, the study identifies that, while an augmentation in the friction coefficient enhances specific skill aspects, there is a discernible saturation point, signifying diminishing returns. This investigation makes a substantial contribution to our understanding of the precise impacts of shoe friction coefficients on basketball skills, thereby prompting considerations for the judicious selection of optimal friction coefficients and advocating for possible personalized footwear recommendations based on individual biomechanical profiles.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».