Neural Coupling Between the Arms and Legs During Rhythmic Locomotor-Like Cycling Movement
Notice bibliographique
Résumé
Neuronal coupling between the arms and legs allowing coordinated rhythmic movement during locomotion is poorly understood. We used the modulation of cutaneous reflexes to probe this neuronal coupling between the arms and legs using a cycling paradigm. Participants performed rhythmic cycling with arms, legs, or arms and legs together. We hypothesized that any contributions from the arms would be functionally linked to locomotion and would thus be phase-dependent. Reflexes were evoked by electrical stimulation of the superficial peroneal nerve at the ankle, and electromyography (EMG) was recorded from muscles in the arms and legs. The main finding was that the relative contribution from the arms and legs was linked to the functional state of the legs. For example, in tibialis anterior, the largest contribution from arm movement [57% variance accounted for (VAF), P < 0.05] was during the leg power phase, whereas the largest from leg movement (71% VAF, P < 0.05) was during leg cycling recovery. Thus the contribution from the arms was functionally gated throughout the locomotor cycle in a manner that appears to support the action of the legs. Additionally, the effect of arm cycling on reflexes in leg muscles when the legs were not moving was relatively minor; full expression of the effect of rhythmic arm movement was only observed when both the arms and legs were moving. Our findings provide experimental support for the interaction of rhythmic arm and leg movement during human locomotion.
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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 ».