An Exploratory Study of a Choreographic Approach to Golf Swing Dynamics: Bridging Biomechanics and Laban Movement Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study introduces an innovative integration of Laban Movement Analysis (LMA) with biomechanical principles to examine the golf swing dynamics from an ecological perspective. Traditionally, LMA focuses on the qualitative aspects of movement, often isolated from external influences. This research bridges that gap by investigating how golfers manage and adapt to the inertial forces of the club throughout the swing. Using motion tracking sensors and screw theory, we analyzed the spatial movement pattern in the Kinesphere (mapped as an icosahedron) and related it to force dynamics in the Effort Cube through the inertia tensor. The results showed significant differences between skilled and novice golfers in terms of how efficiently they align their movements with the club's inertia. Skilled golfers demonstrated smoother Instantaneous Screw Axes (ISAs) and better synchronization with inertia forces, while novice golfers exhibited more abrupt deviations. These findings suggest that integrating qualitative movement descriptors with biomechanical models provides deeper insights into swing efficiency, performance improvement, and injury prevention. This combined framework offers a novel method to enhance both qualitative and quantitative analysis of golf swings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».