Biomecánica de la Patada en Gancho Ura Mawashi Geri en Karatekas de la Selección de Venezuela
Bibliographic record
Abstract
Se presenta un Análisis Biomecánico del Ura Mawashi Geri en Karate Do de Élite, Este estudio biomecánico detallado examinó la técnica de Ura Mawashi Geri (patada de gancho) con contacto facial, ejecutada por cinco atletas juveniles de la selección nacional de Karate Do de Venezuela, campeones panamericanos en Montreal, Canadá. Se empleó una metodología de campo experimental, utilizando videografía tridimensional con dos cámaras de alta velocidad (300 fps) y el software Human 5.0 para los cálculos. La investigación se centró en características cinemáticas (lineales y angulares), espaciales, temporales y espacio-temporales de la patada. Mediante la correlación de Spearman aplicada a diez variables clave, se identificaron relaciones significativas. Notablemente, el ángulo de la rodilla de ataque fue directamente proporcional a la distancia del pie de apoyo (0.9). El tiempo de ejecución de la patada se correlacionó fuertemente con el desplazamiento del centro de gravedad corporal (0.975). Además, hubo una correlación positiva entre el ángulo de la rodilla de apoyo y la distancia del pie de apoyo, indicando que un mayor “Yori Ashi” (deslizamiento del pie de apoyo) se asocia con una mayor extensión de la rodilla de apoyo. Estos hallazgos revelaron fallas biomecánicas específicas en la fase de contacto, afectando tanto la pierna de ataque como la de apoyo, lo que puede comprometer la eficiencia y estabilidad de la patada.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".