IMF-based chaotic characterization of AP and ML visually-driven postural responses
Notice bibliographique
Résumé
The objective was to analyze visually driven postural responses and characterize any non-linear behaviour. We recorded physiological responses for two adults, 260 trials each. The subjects maintained quite stance while fixating for four seconds within an immersive room, EON Icube, where the reference to the visual stimuli, i.e., the virtual platform, randomly oscillated in Gaussian orientation 90° and 270° for antero-posterior (AP), and, 0° and 180° for medio-lateral (ML) at three different frequencies (0.125, 0.25, and 0.5 Hz). We accomplished stationary derivatives of posture time series by taking the intrinsic mode functions (IMFs). The phase space plot of IMF shows evidence of the existence of non-linear attractors in both ML and AP. Correlation integral slope with increasing embedding dimension is similar to random white noise for ML, and similar to non-linear chaotic series for AP. Next, recurrence plots indicate the existence of more non-linearity for AP than that for ML. The patterns of the dots after 200th time stamp (near onset) appears to be aperodic in AP. At higher temporal windows, AP entropy tends more toward chaotic series, than that of ML. There are stronger non-linear components in AP than that in ML regardless of the speed conditions.
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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 | 0,001 | 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 ».