Intraday Variation of Ankle Dorsiflexion in Short-Track Speed Skaters
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Optimal ankle dorsiflexion range of motion plays a vital role in attaining the essential crouched posture necessary for excelling in speed skating. The purpose of this study was to determine how the ankle dorsiflexion angle evolves throughout a day of training and to identify the factors that influence this angle. METHODS: Thirty short-track speed skaters, from 2 teams, participated in this study. The maximum ankle dorsiflexion angle was obtained in a lunge position facing a wall, using a digital inclinometer. All measures were obtained 3 times per side, 6 times per day, on 2 training days separated by at least a week. We conducted multiple tests to study the impact of repetition, day, side, team level, sex, and moment on the ankle dorsiflexion angle. RESULTS: The 3 times repeated measures and the 2 days of training did not have a significant influence on the results. There was a statistically significant difference between the first time point of the day and the 5 other time points for both ankles. Moreover, the influence of sex and team level was not statistically significant. CONCLUSIONS: The results indicate that there are significant changes in ankle dorsiflexion range of motion but only after the first warm-up of the day. Such findings could enable team staff to enhance athletes' precompetition preparation and tailor ankle mobility training regimens more effectively.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».