Neuromechanical control of the forearm muscles during gripping with sudden flexion and extension wrist perturbations
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate how gripping modulates forearm muscle co-contraction prior to and during sudden wrist perturbations. Ten males performed a sub-maximal gripping task (no grip, 5% and 10% of maximum) while a perturbation forced wrist flexion or extension. Wrist joint angles and activity from 11 muscles were used to determine forearm co-contraction and muscle contributions to wrist joint stiffness. Co-contraction increased in all pairs as grip force increased (from no grip to 10% grip), corresponding to a 36% increase in overall wrist joint stiffness. Inclusion of individual muscle contributions to wrist joint stiffness enhanced the understanding of forearm co-contraction. The extensor carpi radialis longus (ECRL) and brevis had the largest stiffness contributions (34.5 ± 1.3% and 20.5 ± 2.3%, respectively), yet muscle pairs including ECRL produced the lowest co-contraction. The muscles contributing most to wrist stiffness were consistent across conditions (ECRL for extensors; Flexor Digitorum Superficialis for flexors), suggesting enhanced contributions rather than muscular redistribution. This work provides investigation of the neuromuscular response to wrist perturbations and gripping demands by considering both co-contraction and muscle contributions to joint stiffness. Individual muscle stiffness contributions can be used to enhance the understanding of forearm muscle control during complex tasks.
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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 ».