Validity and Reliability of Inertial Motion Unit-Based Performance Metrics During Wheelchair Racing Propulsion
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to evaluate the concurrent validity and test-retest reliability of wheelchair racing performance metrics. Thirteen individuals without disabilities and experience in wheelchair racing were evaluated twice while performing maximal efforts on a racing wheelchair. Three wheelchair athletes were also assessed to compare their performance with novice participants. The wheelchair kinematics was estimated using an inertial motion unit (IMU) positioned on the frame and a light detection and ranging (Lidar) system. The propulsion cycle (PC) duration, acceleration, average speed, speed gains during acceleration, and speed loss during deceleration were estimated for the first PC and stable PCs. The test-retest reliability was generally moderate (0.50 ≤ ICC < 0.75) to good (0.75 ≤ ICC < 0.90), while few metrics showed poor reliability (ICC < 0.50). High to very high correlations were obtained between both systems for 10 out of 11 metrics (0.78-0.99). Wheelchair athletes performed better than novice participants. Our results suggest that integrated accelerometer data could be used to assess wheelchair speed characteristics over a short distance with a known passage time. Such fine-grain analyses using methods usable in the field could allow for data-informed training in novice and elite wheelchair racing athletes.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».