Frequency response of vestibular reflexes in neck, back, and lower limb muscles
Notice bibliographique
Résumé
Vestibular pathways form short-latency disynaptic connections with neck motoneurons, whereas they form longer-latency disynaptic and polysynaptic connections with lower limb motoneurons. We quantified frequency responses of vestibular reflexes in neck, back, and lower limb muscles to explain between-muscle differences. Two hypotheses were evaluated: 1) that muscle-specific motor-unit properties influence the bandwidth of vestibular reflexes; and 2) that frequency responses of vestibular reflexes differ between neck, back, and lower limb muscles because of neural filtering. Subjects were exposed to electrical vestibular stimuli over bandwidths of 0-25 and 0-75 Hz while recording activity in sternocleidomastoid, splenius capitis, erector spinae, soleus, and medial gastrocnemius muscles. Coherence between stimulus and muscle activity revealed markedly larger vestibular reflex bandwidths in neck muscles (0-70 Hz) than back (0-15 Hz) or lower limb muscles (0-20 Hz). In addition, vestibular reflexes in back and lower limb muscles undergo low-pass filtering compared with neck-muscle responses, which span a broader dynamic range. These results suggest that the wider bandwidth of head-neck biomechanics requires a vestibular influence on neck-muscle activation across a larger dynamic range than lower limb muscles. A computational model of vestibular afferents and a motoneuron pool indicates that motor-unit properties are not primary contributors to the bandwidth filtering of vestibular reflexes in different muscles. Instead, our experimental findings suggest that pathway-dependent neural filtering, not captured in our model, contributes to these muscle-specific responses. Furthermore, gain-phase discontinuities in the neck-muscle vestibular reflexes provide evidence of destructive interaction between different reflex components, likely via indirect vestibular-motor pathways.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».