Including visual criteria into predictive simulation of acrobatics to enhance the realism of optimal techniques
Notice bibliographique
Résumé
Although trampolinists rely heavily on visual cues, visual criteria have not been introduced into predictive simulations yet. We aimed to introduce visual criteria into predictive simulations of the backward somersault with a twist and the double backward somersault in pike position including 1½ twists in the first somersault and ½ twist in the second somersault to generate innovative and safe optimal acrobatic techniques. A gradient of different weightings, ranging from none to large visual weights, was tested to find a good compromise between visual vs kinematics objectives. Four international coaches and two international judges assessed animations of the optimal techniques and of an elite athlete’s technique, providing insights into the acceptability of the optimal techniques. For the most complex acrobatics, coaches found all optimal techniques more efficient for aerial twist creation. However, they perceived them as less safe, less realistic, similarly aesthetic, and similarly appropriate for visual information intake compared with the athlete’s technique. Judges assigned fewer deductions to the simulated techniques than to the athlete’s performance. The optimal techniques with visual criteria were more similar to the athlete’s technique, highlighting the importance of including visual criteria into the optimisation of acrobatics to create innovative techniques that athletes will be able to use.
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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 | 0,000 | 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 ».