Conception d'une semelle instrumentée mesurant le glissement in-situ
Bibliographic record
Abstract
Les glissements pendant la locomotion humaine sont une cause majeure de blessures liées aux chutes, en particulier dans les climats hivernaux et en milieu de travail. Les méthodes actuelles d’évaluation du risque de glissement reposent sur des bancs d’essai mécaniques simplifiés, qui manquent de validité écologique ou sur des essais impliquant des humains, limités aux environnements de laboratoire. De plus, la plupart des semelles instrumentées portables reposent sur une seule unité de mesure inertielle (IMU), ce qui ne permet pas de capter avec précision les mouvements du talon et des orteils en raison de la flexion du pied. Ce travail présente un nouveau système portable capable de détecter et mesurer directement les glissements dans des conditions réelles. Le système capte à la fois le contact avec le sol et la vitesse au point de contact pendant la phase d’appui, permettant ainsi une mesure directe de la distance de glissement. La disposition des capteurs sous le talon et les orteils permet de mesurer autant les glissements au talon que ceux aux orteils. En l’absence de glissement, le bruit de mesure de la distance de glissement demeure inférieur à 0,5 cm, soit environ 6 fois plus petit que la limite de perception de l’humain. Comparativement à un système de capture de mouvement, l’erreur d’estimation de la vitesse de la semelle reste inférieure à 7 cm/s pour 99,5% du temps. Des cas d’utilisation en conditions réelles ont démontré la capacité du système à distinguer le niveau d’adhérence de différentes chaussures et surfaces, dans des environnements extérieurs et semi-contrôlés. Pour 6000 pas, un total de 8 glissements au talon et 178 glissements aux orteils ont été enregistrés, révélant des différences significatives de taux de glissement entre semelles et entre conditions. Des indicateurs d’adaptation de la démarche, comme l’angle de contact pied-sol, ont également mis en évidence des ajustements anticipés aux surfaces glissantes. À la connaissance des auteurs, il s’agit du premier système portable capable de mesurer directement les glissements du talon et des orteils au niveau des microslips. Sa capacité à capter des données de glissement centrées sur l’humain, en dehors du laboratoire, ouvre de nouvelles perspectives pour l’évaluation de l’adhérence, la conception de chaussures antidérapantes et la prévention des blessures dans des environnements réalistes.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
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".