Notice bibliographique
Résumé
Analyse et simulation des mouvements optimaux en escalade À quel point les mouvements humains sont-ils optimaux ? Cette thèse aborde cette question en se concentrant particulièrement sur les mouvements en escalade, étudiés ici sous trois aspects complémentaires que sont la collecte expérimentale de séquences de grimpe, l'analyse biomécanique de ces données, et la synthèse de gestes par optimisation temporelle. La marche fut l'objet de nombreux travaux, avec de bons résultats notamment en animation [Mordatch 2013]. Nous nous intéressons ici spécialement au problème original des mouvements d'escalade, dont la diversité et leur caractère multicontact présentent une complexité intéressante pour l'évaluation des caractéristiques du mouvement humain. L'hétérogénéité du répertoire gestuel rencontrée en escalade s'explique par plusieurs facteurs que sont l'évolution sur des parois de formes variées, la multiplicité des niveaux d'expertise des pratiquants, et des disciplines différentes au sein même de l'activité, à savoir le bloc, la difficulté, ou encore l'escalade de vitesse. Notre démarche d'exploration de ce sport se décompose en trois étapes : la collecte de données par une capture de mouvements multicaméra avec marqueurs, couplée à un ensemble de capteurs de force montés sur un mur de bloc en laboratoire ; une analyse du geste par dynamique inverse, prenant exclusivement des données cinématiques pour entrées, basée sur une minimisation des couples internes pour résoudre l'ambiguïté du multicontact, intrinsèque à l'activité d'escalade, validée par comparaison avec les mesures capteurs ; et enfin, l'utilisation d'un critère d'efficacité énergétique pour synthétiser la meilleure temporisation associée à une séquence de déplacements donnés. Les enregistrements expérimentaux se sont fait à l'université McGill qui dispose d'un mur instrumenté de 6 capteurs de forces, et d'un dispositif de capture de mouvements 24 caméras, nous ayant permis de collecter des données sur une population de 9 sujets. L'analyse de ces données constitue la deuxième partie de cette thèse. Le défi abordé est de retrouver les forces externes et les efforts internes à partir uniquement des déplacements du grimpeur. Nous supposons pour cela une répartition optimale des efforts internes. Après analyse, cette répartition s'avère être plutôt uniforme que proportionnelle aux capacités musculaires des différentes articulations du corps. Finalement, dans une troisième et dernière partie, nous nous intéressons à la temporisation des gestes en escalade, en prenant en entrée la trajectoire du grimpeur, éventuellement issue de cinématique inverse pour s'affranchir de la nécessité d'une capture par marqueurs et caméras infra-rouges. En sortie, une temporisation idéale pour cette trajectoire est trouvée. Cette temporisation s'avère réaliste, mais manque d'une modélisation des instants d'hésitation et de prise de décision, ainsi que d'un modèle d'établissements de contact, phénomène présentant un délai temporel non pris en compte pour l'instant.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».