A nonlinear mixed effects directional model for the estimation of the rotation axes of the human ankle
Notice bibliographique
Résumé
This paper suggests a nonlinear mixed effects model for data points in SO(3), the set of 3×3 rotation matrices, collected according to a repeated measure design. Each sample individual contributes a sequence of rotation matrices giving the relative orientations of the right foot with respect to the right lower leg as its ankle moves. The random effects are the five angles characterizing the orientation of the two rotation axes of a subject’s right ankle. The fixed parameters are the average value of these angles and their variances within the population. The algorithms to fit nonlinear mixed effects models presented in Pinheiro and Bates (2000) are adapted to the new directional model. The estimation of the random effects are of interest since they give predictions of the rotation axes of an individual ankle. The performance of these algorithms is investigated in a Monte Carlo study. The analysis of two data sets is presented. In the biomechanical literature, there is no consensus on an in vivo method to estimate the two rotation axes of the ankle. The new model is promising. The estimates obtained from a sample of volunteers are shown to be in agreement with the clinically accepted results of Inman (1976), obtained by manipulating cadavers. The repeated measure directional model presented in this paper is developed for a particular application. The approach is, however, general and might be applied to other models provided that the random directional effects are clustered around their mean values.
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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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».