Experimental Performance Evaluation of Human Balance Control Models
Notice bibliographique
Résumé
Two factors commonly differentiate proposed balance control models for quiet human standing: 1) intermittent muscle activation and 2) prediction that overcomes sensorimotor time delays. In this experiment we assessed the viability and performance of intermittent activation and prediction in a balance control loop that included the neuromuscular dynamics of human calf muscles. Muscles were driven by functional electrical stimulation (FES). The performance of the different controllers was compared based on sway patterns and mechanical effort required to balance a human body load on a robotic balance simulator. All evaluated controllers balanced subjects with and without a neural block applied to their common peroneal and tibial nerves, showing that the models can produce stable balance in the absence of natural activation. Intermittent activation required less stimulation energy than continuous control but predisposed the system to increased sway. Relative to intermittent control, continuous control reproduced the sway size of natural standing better. Prediction was not necessary for stable balance control but did improve stability when control was intermittent, suggesting a possible benefit of a predictor for intermittent activation. Further application of intermittent activation and predictive control models may drive prolonged, stable FES-controlled standing that improves quality of life for people with balance impairments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».