Human Foot Placement and Balance in the Sagittal Plane
Notice bibliographique
Résumé
Foot placement has long been recognized as the primary mechanism that humans use to restore balance. Many biomechanists have examined where humans place their feet during gait, perturbations, and athletic events. Roboticists have also used foot placement as a means of control but with limited success. Recently, Wight et al. (2008, "Introduction of the Foot Placement Estimator: A Dynamic Measure of Balance for Bipedal Robotics," ASME J. Comput. Nonlinear Dyn., 3, p. 011009) introduced a planar foot placement estimator (FPE) algorithm that will restore balance to a simplified biped that is falling. This study tested the FPE as a candidate function for sagittal plane human-foot-placement (HFP) by recording the kinematics of 14 healthy subjects while they performed ten walking trials at three speeds. The FPE was highly correlated with HFP (rho>or=0.997) and its accuracy varied linearly from 2.6 cm to -8.3 cm as walking speed increased. A sensitivity analysis revealed that assumption violations of the FPE cannot account for the velocity-dependent changes in FPE-HFP error suggesting that this behavior is volitional.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».