The One Giant Leap commercial wireless power meter can be used for sprint kayaking with the appropriate calibration
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Two experiments were conducted to determine the construct and concurrent validity of a commercial kayak paddle shaft power meter (OGL) for measuring force and power output in female sprint kayakers. Methods and Results Construct validity: Seven female participants used the same OGL paddle to complete 30 s trials at different stroke rates (60, 80, 100, maximum strokes per minute) while a global positioning system measured kayak velocity. Regression analysis provided a large coefficient of determination (R2≥0.83) between mean power and mean velocity (f(x) = 6.892 × 3). Concurrent validity: Two known weight combinations were used to calibrate the paddle (wide range: 51.5–394.9 N; narrow range: 100.6–247.7 N), whereas both left and right sides of the shaft were statically loaded eight separate times with known weights (51.5 N–394.9 N at 49.1 N intervals) to test its concurrent validity. The right side of the shaft had proportional bias (p < 0.001) and the left side of the shaft had fixed bias (65.7 ± 21.1 N, p = 0.017) when calibrated with a narrow range. Neither shaft side had proportional bias, but both shaft sides had small, fixed biases (left: 18.3 ± 7.4 N, p = 0.043; right: 9.3 ± 3.0 N, p = 0.018) when calibrated with a wide range. Conclusion The study establishes that even though the OGL reports power values that appear to have construct validity up to 4.6 m s-1, calibration with a range of weights that encompasses the projected applied forces is needed to improve the accuracy of the force measurement, and thus the power calculation, by the OGL.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,009 |
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 ».