Constrained optimization of metabolic cost in human hopping
Notice bibliographique
Résumé
New Findings What is the central question of this study? This study evaluates whether constrained optimization of metabolic cost (minimization of metabolic cost within the limitations imposed by constraints) predicts movement selection during vertical human hopping. What is the main finding and its importance? Constrained optimization of metabolic cost/height largely predicts movement selection during hopping in frequency‐, height‐ and speed‐constrained conditions. However, subjects sometimes compromise between minimizing metabolic cost/height and maintaining a comfortably sustainable metabolic cost/time. This illustrates how an internal, physiological constraint can interact with external, physical constraints to produce a given behaviour. The principle of constrained optimization may also be applied to understanding how the man‐made environment affects movement selection and energy expenditure in modern urban life. Constrained optimization of metabolic cost/distance travelled largely predicts the gait parameters selected by humans during walking and running. This study evaluates whether this is also the case for human hopping. Hop frequency (f), height (h) and metabolic energy expenditure were measured in partly constrained (f,hor hop speed,s≡fh, specified), fully constrained (bothfandhspecified) and unconstrained conditions (neitherfnorhspecified) for 4 min trials. Hop frequency and height were also measured in frequency‐constrained (fspecified), fully constrained (maximal height andfspecified) and unconstrained conditions for 15 s trials. Metabolic cost surfaces were constructed from experimental data from the 4 min trials, and the least costly behaviour for each constraint was calculated. Subjects selected the same height–frequency pattern for all three partly constrained conditions because the metabolic cost/height surface for hopping was a slope with no observed minimum. The heights selected for the 15 s frequency‐constrained trials were only slightly lower than maximal, the optimal behaviour predicted by constrained optimization of metabolic cost/height. This supports the hypothesis that constrained optimization of metabolic cost largely predicts movement selection during hopping. However, subjects often chose noticeably lower than optimal heights and higher than optimal frequencies during partly constrained and unconstrained conditions for the 4 min trials. It appears that they selected heights and frequencies that incurred a slightly greater metabolic cost/height in order to reduce metabolic cost/time to a level they could comfortably sustain for 4 min.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».