Muscle coordination is key to the power output and mechanical efficiency of limb movements
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to determine which features of muscle mechanics and muscle coordination affect the power output from a limb during locomotion. Eight subjects were tested while cycling at maximum exertion for 25 min on a stationary dynamometer. Cadence and load were varied to span a range of power outputs and myoelectric activity was measured from 10 muscles in the leg. Cycle-by-cycle variations in muscle coordination, cadence and power output were observed and the EMG intensity across all muscles was used as an estimate of the metabolic cost for each cycle. Data for the cycles at greatest power output were separated into three groups: maximum power, 80% power but lower EMG intensity and 80% power and higher EMG intensity. Torque-angular velocity relations were determined for the ankle and knee joints. During cycling at maximum power output the ankle joint was not extending at the velocity necessary for maximum power output; thus, maximum limb power occurs when some of the individual muscles cannot be generating maximum power output. Increases in EMG intensity occurred with no increase in power output from the limb: these corresponded to decreases in the efficiency and changes in coordination. Increases in power were achieved that were not matched by equivalent increases in EMG intensity, but did occur with changes in coordination. It is proposed that the power output from the limb is limited by the coordination pattern of the muscles rather than the maximum power output from any one muscle itself.
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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 | 0,002 |
| 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 ».