Determining Relationships Between Kinematic Sequencing and Baseball Pitch Velocity Using pitchAITM
Notice bibliographique
Résumé
Professional baseball pitchers have consistently been increasing pitch velocity since 2008 (the first year of automated pitch tracking and classification at all 30 MLB stadiums) and increasing the number of pitches thrown over 95mph (Sullivan, 2019). Fastball velocity is a primary risk factor for elbow injuries as there is a general linear relationship with increased elbow torques (Aguinaldo & Chambers, 2009; Chalmers et al., 2016; Slowik et al., 2019). The kinematic sequence has been referred to as the order and magnitude of joint angular velocities during the pitch delivery and has been associated with pitch velocity and elbow torque (Nicholson et al., 2022a, 2022b; Scarborough, Leonard, et al., 2021). The purpose of the research was to identify kinematic sequence metrics associated with pitch velocity and use them to predict pitch velocity using pitchAITM (Dobos et al., 2022). A total of 80 pitchers (187.2 ± 8.2 cm, age 20.1 ± 3.3 years) ranging in skill level from high school to professional baseball participated in this study. Video for pitchAITM, player height and weight were collected at 2 baseball training facilities. Extracted pitchAITM data included the peak magnitudes and relative timings of pelvis rotation velocity, trunk rotation velocity, elbow extension velocity, and shoulder internal rotation velocity. Average pitch velocity in the data set was 85.3 ± 5.7 mph or 38.1 ± 2.5 m/s. Pitch velocity was predicted using both a multilinear regression, as well as a custom neural network model. The multilinear regression generated a significant prediction for pitch velocity with an R2 = 0.368 and p < 0.01. Pitcher weight (β = 0.535, p < 0.001), peak pelvis rotational velocity timing (β = -0.157, p = 0.001), peak elbow extension timing (β = 0.122, p = 0.006), and peak shoulder internal rotation timing (β = -0.113, p = 0.018), were significant contributors to the multilinear model. The neural network model significantly predicted velocity with an R2 = 0.372, p < 0.01. Actual and predicted velocity were not significantly different (p = 0.353). In conclusion, pitchAITM kinematic sequencing can predict pitch velocity using both a multilinear regression and custom neural network.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».