Dirt Track Surface Preparation and Associated Differences in Speed, Stride Length, and Stride Frequency in Galloping Horses
Notice bibliographique
Résumé
In racehorses, the risk of musculoskeletal injury is linked to a decrease in speed and stride length (SL) over consecutive races prior to injury. Surface characteristics influence stride parameters. We hypothesized that large changes in stride parameters are found during galloping in response to dirt racetrack preparation. Harrowing of the back stretch of a half-mile dirt racetrack was altered in three individual lanes with decreasing depth from the inside to the outside. Track underlay compaction and water content were changed between days. Twelve horses (six on day 2) were sequentially galloped at a target speed of 16 ms−1 across the three lanes. Speed, stride frequency (SF), and SL were quantified with a GPS/GNSS logger. Mixed linear models with speed as covariate analyzed SF and SL, with track hardness and moisture content as fixed factors (p < 0.05). At the average speed of 16.48 ms−1, hardness (both p < 0.001) and moisture content (both p < 0.001) had significant effects on SF and SL. The largest difference in SL of 0.186 m between hardness and moisture conditions exceeded the 0.10 m longitudinal decrease over consecutive race starts previously identified as injury predictor. This suggests that detailed measurements of track conditions might be useful for refining injury prediction models.
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 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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».