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Enregistrement W4407121553 · doi:10.1016/j.jbiomech.2025.112563

On the number of steps required to measure the mean and variability of spatio-temporal parameters at preferred running speed

2025· article· en· W4407121553 sur OpenAlexaff
Antoine Godin, Esther Eustache, Yoshimasa Sagawa, Laurent Mourot

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomechanics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeasure (data warehouse)StatisticsMathematicsComputer scienceData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preferred running speed is a relevant condition for measuring spatio-temporal parameters and their variability as it theoretically corresponds to an intensity where the energy cost, the biomechanical constraints and the pleasure are optimal. The objective of this study was to evaluate 1) the between-days reliability of spatio-temporal parameters measurements at preferred running speed and 2) the minimal number of steps required to obtain a representative measurement. Thirty-one recreational runners (age: 26 ± 5.5 years; running experience > 2 years) performed three sessions of treadmill running at preferred running speed separated by 24 h. Spatio-temporal parameters were stride, step, contact and flight times, cadence, step length, duty factor, vertical and leg stiffness. Mean, linear and non-linear measurements of spatio-temporal parameters were computed. Reliability was determined using intraclass coefficient correlation and his 95 % confidence interval lower band (95 %LB). Number of steps required for intra-session representativity were defined as the first number of steps from which all measurements are equal to the measurement at the longer time series length. For all spatio-temporal parameters, mean data showed excellent reliability (95 %LB > 0.90) but most spatio-temporal parameters linear and non-linear variability measurements showed questionable reliability (95 %LB < 0.79). The absolute speed variation at preferred running speed (minimal detectable change 0.8 km/h) may explain these results. Representative values required between 16 and 352 steps for mean value of spatio-temporal parameters, between 16 and 400 steps for linear measurements, and between 336 and 704 steps for non-linear measurements.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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