Influence of slope and speed on spatio-temporal variability of recreational runners
Notice bibliographique
Résumé
Variability of spatio-temporal running parameters (STp) provides insights into the runner's self-organisation to the running environment. The aim of this study was to examine the influences of speed and slope on linear and non-linear measurements of variability for various STp (i.e. contact, flight, step times, step length, duty factor, leg and vertical stiffness). Twenty recreational runners (age 24.8 ± 6.3 years; height 1.8 ± 0.1 m; weight 64.0 ± 9.8 kg) completed 10-min randomized bouts of treadmill running at different conditions (80-120% of preferred running speed by 10% increments, ±2, 5 and 8% of slope). The influences of speed on the linear measurements of variability varied depending on the STp. As speed increased, there was no change in the linear measurement of step time variability, but a decrease for contact time variability. Negative slopes exhibited higher linear measurements of STp variability compared to flat or positive slopes, with results like those seen in slower speed conditions. Neither slope nor speed impacted non-linear measurements of STp variability, likely due to the use of moderate slope gradients and preferred running speed derived conditions. Future research should explore a wider range of conditions to gain a more comprehensive understanding of slope influence.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».