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Enregistrement W2030326652 · doi:10.1109/iembs.2010.5627255

Intrinsic, reflex and voluntary contributions to task-dependent joint stiffness

2010· article· en· W2030326652 sur OpenAlexaff
Daniel Ludvig, Robert E. Kearney

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStiffnessJoint stiffnessJoint (building)ReflexTorqueTask (project management)Work (physics)Stretch reflexComputer sciencePhysical medicine and rehabilitationControl theory (sociology)PsychologyEngineeringStructural engineeringMedicineArtificial intelligencePhysicsNeuroscienceMechanical engineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamic joint stiffness defines the dynamic relationship between the position of the joint and the torque acting about it. Joint stiffness consists of two components: intrinsic and reflex stiffness. Previous work from our lab has shown that subjects can alter their reflex stiffness voluntarily and independently of intrinsic stiffness. Numerous studies have investigated whether reflex stiffness is altered in a task-dependent fashion; however the results of these studies are inconclusive. We designed an experimental paradigm where subjects were faced with 3 tasks: one task where joint stiffness aided subjects, a second where joint stiffness hindered the subjects and a third where joint stiffness had no effect. We found that subjects did not alter their joint stiffness to perform the different tasks. Rather, they performed the tasks by voluntarily producing the appropriate torque based on visual feedback. Thus, with the paradigm used in this study, reflex stiffness was not modulated in a task-dependent manner.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,227 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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