Characterising biomechanical and situational aspects of high magnitude subconcussive impacts in Canadian collegiate football
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to characterise high magnitude subconcussive impacts in Canadian football to identify injurious relationships between player/game-based characteristics, impact magnitude, and frequency. Eighty-one male university-level football players were equipped with helmet accelerometers to capture peak linear acceleration (PLA), impact frequency, and helmet impact location. Impacts with PLA ≥ 60 g were included in this analysis. Video footage from 15 games over three seasons was analysed to characterise aspects of play including play type, position, closing distance, tackling versus blocking, and impact. Impacts occurring at the left outside boundary of the field resulted in significantly higher linear accelerations. Impacts with a closing distance of ≥10 yards resulted in higher PLA compared to <10 yards and occurred most frequently in run plays. Helmet-to-body impacts generated significantly higher PLA compared to helmet-to-helmet, though helmet-to-helmet occurred more often. Players being tackled sustained significantly higher PLAs than those blocking. The results of this work suggest that the left outside boundary is an area of importance for spotters looking to identify high-risk impacts. Further, rules regarding offensive backfield running starts could be adjusted to decrease the risk of impact after a larger closing distance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».