A dynamical systems analysis of assisted and unassisted anterior and posterior hand-held load carriage
Notice bibliographique
Résumé
Load carriage is recognised as a primary occupational factor leading to slip and fall injuries, and therefore assessing balance maintenance during such tasks is critical in assessing injury risk. Ten males completed 55 strides under five carriage conditions: (1) unassisted anterior, (2) unassisted posterior, (3) assisted anterior, (4) assisted posterior and (5) unloaded gait (UG). Kinematic data were recorded from markers affixed to landmarks on the right side of each participant, in order to calculate segment angles for the foot, shank, thigh and pelvis. Continuous relative phase (CRP) variability was calculated for each segment pair and local dynamic stability was calculated for each segment in all three movement planes. In general, irrespective of the assistive device or movement plane, anterior load carriage was most stable (lower CRP variability and maximum finite-time Lyapunov exponents). Moreover, load carriage was less dynamically stable than UG, displaying the importance of objectively investigating safe load carriage practices. PRACTITIONER SUMMARY: Dynamical systems analyses were used to comprehensively evaluate the stability of various handheld load carriage methods. In general, anterior load carriage was significantly more stable than posterior load carriage,Mover's assistive device had small but beneficial effects on stability, and load carriage was less stable than UG.
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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) | 0,001 | 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 ».