Running Injury Clinic Kinematic Dataset
Notice bibliographique
Résumé
OverviewBiomechanics dataset of human subjects (N=1798) walking and or running on a treadmill. Data include 3D marker positions over trials ranging from 25-60 seconds. Also included are demographic information and calculated variables of interest (step with, stride rate, peak knee flexion angle, etc...), sample processing code, and data analysis tutorials.<br>Data DescriptionContained within this dataset are 4 categories of files. They consist of datafiles (.JSON format ->2506 files), metadata (.CSV format ->2 files), Matlab processing code (.M, .MAT format -> 8 files) and Matlab tutorial files (.M, .MLX, .MAT format -> 8 files). All code which accompanies this dataset (processing and tutorials) can be found in the "supplementary_materials.zip" file.Data files are contained within the zipped folder "ric_data" which itself a contains series of folders with names representing the subject ID. Each subject ID folder contains timestamped datafile(s) in ".json" format with each containing walking and/or running data from a single collection session.<br>MethodsThree-dimensional (3D) marker trajectory data were captured using either a 3-camera or an 8-camera VICON motion capture system (Bonita or MX3+, Vicon Motion Systems Oxford, UK) while participants walked or ran on a treadmill. Spherical retro-reflective markers were placed on anatomical landmarks and rigid plates with clusters of 3-4 markers were placed on each of seven lower body segments as per Pohl et al. (Gait Posture. 2010;32(4):559-563.). The marker-set consisted of seven rigid segments and followed International Society of Biomechanics standards. To allow for unobstructed movement during running, anatomical markers were removed following a one second static trial where subjects stood upon a template with their feet positioned straight ahead and 0.3m apart with arms crossed over their chest. Following a warmup period of 2-5mins, kinematic data were collected for approximately 60 seconds while participants walked and then ran at a self-selected speed.Data were collected at the University of Calgary Running Injury Clinic as part of research studies or as part of clinical practice between 2009 and 2017. All subjects provided informed consent and all data were collected under approval from the University of Calgary's Conjoint Health Research Ethics Board (CHREB) (Ethics IDs: E–21705, E–22194, E–24339).<br>More detailsMore details regarding this dataset can be found in the README file. This file contains more detailed descriptions of the contents of the datafiles, processing code, and tutorial code.<br>LicensingThe data is protected under a CC BY 4.0 license. All scripts and functions are protected under a permissive MIT license which can be found in the file LICENSE.txt.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,699 | 0,986 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».