重複するセグメント使用されていないセグメントを削除し、検証済みのセグメント追加し、リーダーボード新しいルールを導入することで、セグメントクリーンな状態に保つことに改めて取り組んでいます。 これらの変更により、あなたのコミュニティが走り、乗り、移動している場所をより簡単に見つけ、競争することができる。

セグメントデータベースを精査し、重複しているセグメントGPSデータが不十分な未使用のセグメントを削除しています。 そうすれば、気になるセグメントより早く見つけることができます。

重複するセグメント数は？

世界中に61万もの重複したセグメント存在する。 今後は、重複したセグメント新たに作成しないようにし、機能が乱雑にならないようにします。

セグメント 目標作成したり、セグメント お気に入りした。 私の目標削除しますか？

あなたの星と目標残る。 セグメント削除するときは、重複したものだけを削除します。 セグメント1つ残し、重複している目標スターを残りのセグメント移動させる。 重複として認識されても、セグメント関連する機能が失われることはありません。

Strava"悪いGPSデータ "だと判断したセグメント 目標星を獲得した場合はどうなりますか？

Stravaプライベートにしているセグメント お気に入りすると、ライブセグメント機能はなくなります。 お気に入りついたセグメント非公開にしないよう、最善を尽くしている。

Strava、正確なリーダーボード維持することができないGPSデータを持つセグメント除き、参加中 目標持つセグメント非公開にしていません。 私たちは、コミュニティが使用している良いセグメント維持することを優先します。 使用していたセグメント削除されていた場合は、いつでも新しいセグメントを作成できます。

削除されたセグメント CR トップ 10ようなアチーブメントある場合、そのアチーブメント削除されますか？

重複のラベルが貼られたセグメント上にアチーブメントある場合は、そのセグメント上に同じアチーブメントあるはずです。 私たちは、あなたのアチーブメント残すことを目標、重複するセグメント選択しました。

私たちが無関係と判断した、またはGPSデータが不十分なセグメント アチーブメント達成した場合、そのアチーブメント失う可能性があります。 セグメント公平に競争させたいので、結果に影響するようなデータの悪いセグメント削除する必要があります。 これは世界中の数十万のセグメント影響を与えるだけである。

競合する新しいセグメント見つけるには？

モバイルの場合、 "マップ" タブ、左上隅にあるマップ機能セレクタをタップします（これは “ルート” に自動選択されているはずです）。 そこから、 “セグメント” を選択し、表示されている地図エリアで人気のあるセグメント地図に表示させることができます。

ウェブからマップ “セグメント” ボタンをクリックし、検索に適用したいフィルター選択します。 マップには、表示中のマップエリアで人気のあるセグメント表示されます。

プロからのヒント：あなたのスポーツタイプに特化したセグメント表示するには、アクティビティ変更します！ ウェブ上では、すべてのGPSベースのスポーツのセグメント見ることができます。

最も象徴的で人気のあるセグメント、距離 標高統計が検証され、Strava（およびコミュニティ）がその区間を「公式」セグメント認めたことを示すバッジ付けられる。 だから、ホークヒルでKOM目指すときは、それがTHEホークヒルだということがわかる。 認証済みセグメント詳しくはこちら .

アップグレードされた自動フラッグシステムの導入により、サイクリング リーダーボード不可能なエフォート目にすることが33％少なくなった。 33％が100％ではないことは承知しているが、何百万もの不正なエフォート リーダーボード削除されることになる！

過去にもセグメントこのシステムを導入したことがあるが、今回は古いアクティビティ徐々に自動検出を適用していく。 こうすることで、過去の不可能なエフォート リーダーボード取り除くことができる。 今後数週間で、リーダーボード上位に食い込んでくるかもしれない！

お気に入りに追加 リーダーボード不正確なエフォート表示されるのはなぜですか？

違法なものをすべて摘発するためには、何十億ものアクティビティチェックする必要がある。 お待たせいたしました。

違法なエフォート見つけた場合、どうすればいいのでしょうか？

不正確なアクティビティ表示された場合は、デスクトップ上でそのアクティビティ フラグことができます。 Strava不正行為の報告方法については、こちらをご覧ください。

なぜStrava不正セグメント33％しか捕捉できず、100％は捕捉できないのか？

e-Bikeライド、低速走行車、人力ライドいずれかを自動的に区別するためには、微妙なアプローチが必要であり、私たちはそのプロセスを完璧にするために取り組んでいる。