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Enregistrement W2023138654 · doi:10.1115/1.2354202

Muscle Tuning During Running: Implications of an Un-tuned Landing

2006· article· en· W2023138654 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomechanical Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSIGNAL (programming language)HeelCompartment (ship)VibrationAccelerationSoft tissueSoft landingMovement (music)AcousticsBiomedical engineeringComputer sciencePhysicsAnatomyGeologyMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The impact force in heel-toe running is an input signal into the body that initiates vibrations of the soft tissue compartments of the leg. These vibrations are heavily damped and the paradigm of muscle tuning suggests the body adapts to different input signals to minimize these vibrations. The objectives of the present study were to investigate the implications of not tuning a muscle properly for a landing with a frequency close to the resonance frequency of a soft tissue compartment and to look at the effect of an unexpected surface change on the subsequent step of running. METHOD: Thirteen male runners were recruited and performed heel-toe running over two surface conditions. The peak accelerations and biodynamic responses of the soft tissue compartments of the leg along with the EMG activity of related muscles were determined for expected soft, unexpected hard and expected hard landings. RESULTS AND CONCLUSIONS: For the unexpected hard landing there was a change in the input frequency of the impact force, shifting it closer to the resonance frequency of the soft tissue compartments. For the unexpected landing there was no muscle adaptation, as subjects did not know the running surface was going to change. In support of the muscle-tuning concept an increase in the soft tissue acceleration did occur. This increase was greater when the proximity of the input signal frequency was closer to the resonance frequency of the soft tissue compartment. Following the unexpected change in the input signal a change in pre-contact muscle activity to minimize soft tissue compartment vibrations was not found. This suggests if muscle tuning does occur it is not a continuous feedback response that occurs with every small change in the landing surface properties. In previous studies with significant adaptation periods to new input signals significant correlations between the changes in the input signal frequency and the EMG intensity have been shown, however, changes in soft tissue accelerations have not been found. The results of the present study showed that changes in these soft tissue accelerations can occur in response to a resonance frequency input signal when a muscle reaction has not happened.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,718

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle