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Enregistrement W4408153809 · doi:10.1016/j.scispo.2024.11.001

Validation of the Vitruve for the back-squat movement with free weights

2025· article· en· W4408153809 sur OpenAlexaff
I. Chabi, A. Soucy, Pénélope Paradis‐Deschênes, Martin Lavallière

Notice bibliographique

RevueScience & Sports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSquatPhysical medicine and rehabilitationMovement (music)Functional movementPhysical therapyMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the “Vitruve” brand linear potentiometer has been validated for bench press, it needs to be validated for other sports movements such as squat to diversify its usefulness. Vitruve is claimed to be more accurate than Push, an independent accelerometer already validated for squats in general and specifically for back squats with free weights. As both devices have similar price tags, a comparison of these tools with a standard measurement (the video) will enable kinesiologists and fitness trainers to make an informed choice according to their needs. The aim was to validate the measurements obtained by Vitruve during the execution of a squat versus the Push and video analysis. Both the Vitruve and Push machines were attached to an Olympic bar with loads of 0%, 20%, 40%, 60% and 80% of the 1RM of two participants with a total of 180 repetitions (2 sets of 5 repetitions per load up to and including 60%, then 5 sets of 1 repetition at 80%). The mean and maximum velocities of the concentric phase of the two devices were recorded for the same repetition and then compared with kinematic analysis by video (60 Hz with the Kinovea tool). Data analysis shows strong correlations for mean velocity between Vitruve and Push versus video (respectively r = 0.73 and r = 0.76; P < 0.001) and a very strong Vitruve/Push correlation (r = 0.95, P < 0.001). The Bland and Altman plots show that both devices are more effective for average speeds below 1 m/s; but also that Vitruve should be preferred to Push for maximum speed assessment. Vitruve offers more accurate speed training data than Push. It is therefore an additional, more accurate tool for trainers. Bien que le potentiomètre linéaire de marque « Vitruve » ait été validé pour le développé couché, il se doit d’être validé pour d’autres mouvements sportifs tel que le squat afin de diversifier son utilité. Le Vitruve est supposé plus précis que Push qui est un accéléromètre indépendant déjà validé pour le squat en général et spécifiquement pour le squat arrière avec poids libres. Les deux appareils ayant des prix similaires, une comparaison de ces outils avec une mesure étalon (la vidéo) permettra d’orienter les kinésiologues et préparateurs physiques dans un choix éclairé en fonction de leurs besoins. L’objectif était de valider les mesures obtenues par Vitruve lors de l’exécution d’un squat versus le Push et l’analyse vidéo. Les deux appareils Vitruve et Push ont été fixés à une barre olympique avec des charges de 0 %, 20 %, 40 %, 60 % et 80 % du 1RM de deux participants avec un total de 180 répétitions (2 séries de 5 répétitions par charge jusqu’à 60 % inclusivement, puis 5 séries de 1 répétition à 80 %). Les vitesses moyennes et maximales de la phase concentrique des deux appareils sont enregistrées pour la même répétition et ensuite comparées à l’analyse cinématique par vidéo (60 Hz avec l’outil Kinovea). L’analyse des données montre pour la vitesse moyenne, de fortes corrélations sont observées entre le Vitruve et Push versus la vidéo (respectivement r = 0,73 et r = 0,76; p < 0,001) et une très forte corrélation Vitruve et Push (r = 0,95, p < 0,001). Les tracés Bland et Altman montrent que les deux appareils sont plus efficaces pour des vitesses moyennes inférieures à 1 m/s; mais aussi que le Vitruve serait à prioriser au Push pour évaluer la vitesse maximale. Vitruve offre des données de suivi d’entraînement des vitesses plus précises que Push. Il constitue alors un outil supplémentaire et plus précis pour les entraîneurs.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,255 · 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'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

Citations0
Publié2025
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