Effect of cyclist’s posture on performance and interaction with the bicycle
Bibliographic record
Abstract
Los ciclistas usualmente definen su postura considerando requerimientos de desempeño y confort. Sin embargo, al modificar la postura, los ciclistas deben balancear estos requerimientos ya que son competitivos entre sí. En esta investigación, se desarrolló una metodología de optimización para seleccionar la postura óptima de ciclistas considerando el mejor compromiso entre desempeño e interacción con la bicicleta. El desempeño se definió por medio del tiempo de carrera, el cual se estimó considerando la capacidad de entrega de potencia y fuerzas resistivas como la resistencia aerodinámica. La interacción con la bicicleta se caracterizó utilizando índices de presión y vibración. La metodología de optimización se implementó para seleccionar la altura de las aerobarras de cinco ciclistas en carreras de contrarreloj individuales de 20 km con diferentes inclinaciones de vía y velocidades de viento. Los resultados mostraron que la reducción de la altura de aerobarras mejoró el arrastre aerodinámico y empeoró la capacidad de entrega de potencia, y la presión y vibración en el sillín para los ciclistas medidos. Se observó que las vibraciones en el sillín constituyen la restricción más estricta para el ciclista limitando los tiempos viables de exposición, y en algunos casos, modificando los resultados de selección de postura. Se concluyó que la selección de la postura óptima debe realizarse para cada ciclista con su bicicleta y para cada condición de carrera ya que el resultado depende de estos factores.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".