Analysing short-track speed skating performance factors
Notice bibliographique
Résumé
Short-track speed skating is an incredibly precise sport, where even the smallest technical or physiological adjustment can profoundly impact performance, underscoring the importance of its study for achieving success. This study aims to identify short-track speed skating performance factors and quantify their impacts on athletes' performances. Twenty-nine short-track speed skaters (16 males and 13 females), with two different skill levels (National Elite and Junior Elite athletes), participated in this study. Movella IMU Link suits and Python scripts were employed to record and analyse one on-ice high-speed trial per athlete, focusing on lower body kinematics. From an initial pool of 535 tested factors, Pearson's product moment correlations and stepwise multiple linear regression identified seven significantly associated with lap time, with notable differences between sex and skill levels. Results revealed that inter-foot spacing and pelvic height, which are actionable by athletes, could each contribute to a gain of up to 0.51 seconds per lap if improved by 10 cm. For an average lap on a 500 m race, this means a 5.2%-time improvement. This research enhances the understanding of short-track speed skating performances by identifying factors that can improve lap times, offering practical implications for coaching strategies and athlete training programs.
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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 ».