Trying to use temporal and kinematic parameters for the classification in wheelchair badminton
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study explores the potential for the temporal and kinematic datas link to propulsion technique and athlete performance collected here to contribute to evidence-based classification for wheelchair badminton athletes. MATERIALS AND METHODS: Nineteen experienced wheelchair badminton players underwent propulsion tests with a badminton racket. Wheelchair were equipped with inertial measurement units. The first analysis conducted involved comparing the parameters between class WH1 and WH2. Subsequently, a hierarchical clustering analysis was performed on the parameters with significant differences. RESULTS: Regarding propulsion technique parameters, WH1 athletes exhibit a longer braking phase compared to WH2 athletes. Generally, the performance of WH1 athletes is inferior to that of WH2 athletes. Concerning hierarchical clustering analysis, the results reveal the formation of three clusters based on principal components explaining 70% of the variation in the parameters considered in the analysis. CONCLUSION: Thus, the results of this study indicate a longer braking time for WH1 athletes compared to WH2, along with lower overall performance. The clusters results could suggest a potential evolution of the current classification towards three distinct classes of wheelchair badminton players. However, these findings should be interpreted with caution, given that the included performance parameters can be influenced by numerous factors, potentially undermining the robustness of the clustering methodology employed. This study highlights the need to strengthen the current classification process in wheelchair badminton.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».