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Enregistrement W6949715957 · doi:10.5281/zenodo.15720842

Geology's Grip on Baseball: A Geological Characterization of Baseball Rubbing Mud

2025· article· en· W6949715957 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSports Dynamics and Biomechanics
Établissements canadiensStrathcona Community HospitalConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRubbingLeagueCharacterization (materials science)ThixotropyTributaryRheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Major League Baseball (MLB) prepares 156 baseballs for each game by rubbing each ball with a specific mud, sourced from a single company. Lena Blackburne Baseball Rubbing Mud has been the sole supplier of this mud since the 1950’s (“Our Story”), and is stated to be sourced from a tributary of the Delaware River (“Our Story”). The mud is intended to add grip to slippery new baseball leather, and the company describes the consistency as a “cross between chocolatepudding and whipped cold cream” (“Our Story”). Recent studies have attempted to characterize the aerodynamics of mud-rubbed baseballs, as well as to quantify the frictional forces between fingers and baseballs, but do not adequately address the detailed texture, composition or impact of this specific rubbing mud. Another study by Pradeep et al. (2024) studiesthe rheology of the rubbing mud, but does not adequately characterize the sedimentological characteristics of the mud itself or fully assess the changes to the surface of the baseballs. Presented here is a multi-scale geological characterization of the Lena Blackburne Baseball Rubbing Mud, and its impact to the surface of a baseball.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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