大内刈

Multi tool use大内刈(おおうちがり)は、柔道の投げ技の足技21本の一つで刈り技の一種である。
概要
自分の足の外側で相手の足の内側を刈る技。
右組の場合、前さばきで、体を相手の内ふところに入り、真後ろまたは左後ろすみに崩して内側から右足で相手の左足を開かせるように大きく刈って倒す技。
小内刈と同様に牽制や崩しに使うのに便利な技であるため、内股、大外刈、背負投などへの連携に使われることが多いが、単独で一本になるケースも多く見られる。なお、刈る足を相手の足に絡ませてしまうと禁止技の河津掛となり反則になってしまう。
また、踏み込んだ時に体勢が斜めになっていると、小外刈や大内返で返されやすく、うまい人でも、この体制のまま技を決めるケースは少ない。
基本は正面から正対し、前に踏み込む。
うまい人も体勢を真横にするか、体勢が斜めでも技を掛けるときには、正面から正対する様に調整する。
大内掛(おおうちがけ)又は、大内落(おおうちおとし)、大内車(おおうちぐるま)は正式な技としては認められておらず、技を掛ける事は出来るが、大内掛又は、大内落は、踏み込んだ際に、大内車は、足を掛けて支点にした際に、大外刈、大外落、小外刈、小外掛に比べると、遊びが出来てしまい、相手に反撃されやすい。
また、大内巻込(おおうちまきこみ)も、正式な技としては認められておらず、そもそも自分が大内刈を掛けた時、相手に重なる様に浴びせ倒すケースがよく見られる。
関連項目
内掛け 相撲における類似の技
大内返 大内刈の返し技
外部リンク
柔道の技
|
---|
柔道の決技(きまりわざ)
| 投技(68本) |
手技(16本) | 背負投 - 一本背負投 - 背負落 - 体落 - 肩車 - 掬投 - 帯落 - 浮落 - 隅落 - 山嵐 - 帯取返 - 双手刈 - 朽木倒 - 踵返 - 内股すかし - 小内返
| 腰技(10本) | 浮腰 - 大腰 - 腰車 - 釣込腰 - 袖釣込腰 - 払腰 - 釣腰 - 跳腰 - 移腰 - 後腰
| 足技(21本) | 出足払 - 膝車 - 支釣込足 - 大外刈 - 大内刈 - 小外刈 - 小内刈 - 送足払 - 内股 - 小外掛 - 足車 - 払釣込足 - 大車 - 大外車 - 大外落 - 燕返 - 大外返 - 大内返 - 跳腰返 - 払腰返 - 内股返
| 真捨身技(5本) | 巴投 - 隅返 - 引込返 - 俵返 - 裏投
| 横捨身技(16本) | 横落 - 谷落 - 跳巻込 - 外巻込 - 内巻込 - 浮技 - 横分 - 横車 - 横掛 - 抱分 - 大外巻込 - 内股巻込 - 払巻込 - 小内巻込 - 蟹挟* - 河津掛*
|
| 固技(32本) |
抑込技(10本) | 袈裟固 - 崩袈裟固 - 後袈裟固 - 肩固 - 上四方固 - 崩上四方固 - 横四方固 - 縦四方固 - 浮固 - 裏固
| 絞技(12本) | 並十字絞 - 逆十字絞 - 片十字絞 - 裸絞 - 送襟絞 - 片羽絞 - 片手絞 - 両手絞 - 袖車絞 - 突込絞 - 三角絞 - 胴絞*
| 関節技(10本) | 腕緘 - 腕挫十字固 - 腕挫腕固 - 腕挫膝固 - 腕挫腋固 - 腕挫腹固 - 腕挫脚固 - 腕挫手固 - 腕挫三角固 - 足緘*
|
| *は禁止技
| その他の技
| 柔道黎明期に存在した技 | 小手挫 - 小手返 - 首挫 - 逆指 - 足挫 - 足詰 - 抱上
|
|
 | この項目は、柔道に関連した書きかけの項目です。この項目を加筆・訂正などしてくださる協力者を求めています(P柔道/PJ柔道)。 |
L xgij9ZT XgmHOg2IQKWq39P6JS7y ZVBP,sgz,YeuYk8IA4ndqQDqCmdgEonOCrhrrT5gbZV5lSB8
Popular posts from this blog
Ramiro Burr's New Blog - to go back: www.ramiroburr.com From Latin rock to reggaeton, boleros to blues,Tex-Mex to Tejano, conjunto to corridos and beyond, Ramiro Burr has it covered. If you have a new CD release, a trivia question or are looking for tour info, post a message here or e-mail Ramiro directly at: musicreporter@gmail.com Top Tejano songwriter Luis Silva dead of heart attack at 64 By Ramiro Burr on October 23, 2008 8:40 AM | Permalink | Comments (12) | TrackBacks (0) UPDATE: Luis Silva Funeral Service details released Visitation 4-9 p.m. Saturday, Rosary service 6 p.m. Saturday at Porter Loring, 1101 McCullough Ave Funeral Service 10:30 a.m. Monday St. Anthony De Padua Catholic Church, Burial Service at Chapel Hills, 7735 Gibbs Sprawl Road. Porter Loring (210) 227-8221 Related New Flash: Irma Laura Lopez: long time record promoter killed in accident NewsFlash: 9:02 a.m. (New comments below) Luis Silva , one of the most well-known ...
1 I having trouble getting my ResourceDictionary.MergedDictionaries to load from app.xaml. My WPF app has a static class with a Main defined and startup object set to it. Within Main I created an instance of App and run it. The override OnStartup fires and the mainwindow.cs InitializeComponent gives the error "Message "Cannot find resource named 'MaterialDesignFloatingActionMiniAccentButton'. If I put the resources in the mainwindow.xaml everything is fine, but I wanted them to load at the app level so I they are not in each page. Any help appreciated. public partial class App protected override void OnStartup(StartupEventArgs e) base.OnStartup(e); var app = new MainWindow(); var context = new MainWindowViewModel(); app.DataContext = context; app.Show(); from the Main.. var app = new App(); app.Run(); app.xaml.. <Application x:Class="GS.Server.App" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:...
up vote 2 down vote favorite There is a clear pattern that show for two separate subsets (set of columns); If one value is missing in a column, values of other columns in the same subset are missing for any row. Here is a visualization of missing data My tries up until now, I used ycimpute library to learn from other values, and applied Iterforest. I noted, score of Logistic regression is so weak (0.6) and thought Iterforest might not learn enough or anyway, except from outer subset which might not be enough? for example the subset with 11 columns might learn from the other columns but not from within it's members, and the same goes for the subset with four columns. This bar plot show better quantity of missings So of course, dealing with missings is better than dropping rows because It would affect my prediction which does contain the same missings quantity relatively. Any better way to deal with these ? [EDIT] The nullity pattern is confirmed: machine-learning cor...