Neural networks can accurately identify individual runners from their foot kinematics, but fail to predict their running performance
Notice bibliographique
Résumé
Athletes and coaches may seek to improve running performance through adjustments to running form. Running form refers to the biomechanical characteristics of a runner's movement, and can distinguish individual runners as well as groups of runners, such as long-distance and short-distance runners. Yet, in long-distance running it is still unclear whether certain running forms lead to better performance. In this study, we used a neural network to test the extent to which individual running forms, measured from foot kinematics, exist within long-distance runners and whether running forms can predict performance. To accomplish this goal, 119 participants ran on a treadmill at three different speeds and overground at a self-selected sub- maximal speed while we collected data from insole-embedded Inertial Measurement Units (IMUs) mounted in both shoes. Participants reported their personal best 10 km run times. We used these data to train the neural network to identify individual runners from their running data. Then, we trained the same neural network architecture to predict the runners' performance. With enough data, the neural network was successful in identifying individual runners, but was comparable to a random coin flip (57 % accuracy) in predicting whether an individual runner is slow or fast. We interpret the success of the model to identify runners, but the subsequent failure of the same model to predict running performance as evidence that individual running form measured from foot kinematics contains insufficient information about a runner's performance.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».