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Enregistrement W4401997353 · doi:10.1080/02640414.2024.2394746

A methodological proof-of-concept of the teeter-totter effect

2024· article· en· W4401997353 sur OpenAlexaff
Ashna Subramanium, Jordyn Vienneau, Sandro Nigg, Benno M. Nigg

Notice bibliographique

RevueJournal of Sports Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProof of conceptPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Nike Vaporfly 4% (VP4) shoe is popular due to its unique design and reported performance benefits. However, the underlying mechanisms responsible for the improvements remain unclear. One proposed mechanism is the teeter-totter effect. This study aimed to 1) experimentally test the teeter-totter theory by estimating the teeter-totter moment (MTT) in the VP4 compared to a flat shoe (CONTROL) and 2) quantify the change in the anterior-posterior position of the centre of pressure (Δxa-p) in the VP4 compared to the CONTROL. Plantar pressures and high-speed video were recorded from 15 runners in two shoe conditions. The VP4 generated a larger propulsion moment, MP, (∫MPdt = 90.46 ± 38.87 Nms; p < 0.001, d = 1.95), suggesting the presence of an MTT in the VP4 (∫MTTdt = 57.16 ± 24.35 Nms) when compared to the CONTROL (∫MPdt = 33.30 ± 14.52 Nms). Δxa-p was greater in the VP4 (Δxa-p = 9.48 ± 6.08 mm; p < 0.001, d = 2.07) compared to the CONTROL (Δxa-p = 0.54 ± 0.67 mm). This study provides a methodological proof-of-concept for the teeter-totter theory. The findings highlight the possibility of a teeter-totter effect resulting in greater heel propulsion while running in an AFT shoe construction, assuming a constant muscle moment and pivot point.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,778
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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