Should all athletes use the same twisting strategy? The role of anthropometry in the personalisation of optimal acrobatic techniques
Notice bibliographique
Résumé
Choosing the best acrobatic technique for each athlete remains a challenge for coaches. Predictive simulations may support coaches, but only a few athlete morphologies have been simulated yet. It is assumed that the optimal acrobatic techniques are somehow generalisable across athletes. However, anthropometry characteristics can influence the twist rotation outcome of an acrobatic technique. Our objective was to assess the differences in optimal techniques caused by the anthropometric differences between athletes. Anthropometry-specific techniques of double pike forward somersaults ending with 112 or 212 twists were generated using predictive simulations and the measurements of 18 acrobatic athletes presenting a wide range of anthropometry. We found that anthropometry had an impact on the optimal acrobatic techniques by modifying the amplitude of the strategies used or, more drastically, by modifying the strategies used. Some athletes had a morphological advantage for twist creation, which was measured using the combined twist potential, a metric introduced in the current study. This metric was very strongly correlated with the complexity of the techniques; models with an advantage for twist creation needed fewer/shorter limb movements to generate twists. This research shows that coaches should consider their athletes’ anthropometry to offer them better guidance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».