Impact Biomechanics Reveal Positional and Session Type Differences in Canadian Collegiate Football
Notice bibliographique
Résumé
Frequent head impacts are common in Canadian football, yet the biomechanical determinants underlying repeated subconcussive exposure and their potential implications remain poorly characterized. To address this, we investigated the biomechanical impact characteristics of college-level Canadian varsity football players, aiming to elucidate the underlying factors that drive subconcussive impacts. Sixty-four athletes were outfitted with head impact sensors during games, practices, and training camps. We examined impact frequency, peak linear and rotational acceleration, impact duration, area under the acceleration-time curve (AUAC), impulse, and head jerk, grouping participants as small skill (SS), big skill (BS), or linemen (LN). Significant differences emerged based on both player position and session type. Linemen experienced the highest AUAC and impulse values, whereas SS and BS positions were associated with less frequent but higher-magnitude impacts. Session type further influenced exposure, with games producing greater peak accelerations and longer impact durations than practices or training camps. These results demonstrate that analyzing linear acceleration time series reveals more nuanced insights into the complex dynamics of subconcussive impacts than peak magnitudes alone. Such analyses establish a critical foundation for linking biomechanical parameters to injury risk and neurophysiological biomarkers, ultimately informing data-driven strategies to enhance athlete safety in contact sports.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».