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Enregistrement W2031298902 · doi:10.6061/clinics/2013(02)r01

Muscle residual force enhancement: a brief review

2013· review· en· W2031298902 sur OpenAlexafffund
Fábio C. Minozzo, Claudio André Barbosa de Lira

Notice bibliographique

RevueClinics · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologies
Mots-clésSarcomereTitinIsometric exerciseMuscle contractionBiophysicsChemistryAnatomyMaterials scienceMyocyteBiologyMedicinePhysical therapyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Muscle residual force enhancement has been observed in different muscle preparations for more than half a century. Nonetheless, its mechanism remains unclear; to date, there are three generally accepted hypotheses: 1) sarcomere length non-uniformity, 2) engagement of passive elements, and 3) an increased number of cross-bridges. The first hypothesis uses sarcomere non-homogeneity and instability to explain how "weak" sarcomeres would convey the higher tension generated by an enhanced overlap from "stronger" sarcomeres, allowing the whole system to produce higher forces than predicted by the force-length relationship; non-uniformity provides theoretical support for a large amount of the experimental data. The second hypothesis suggests that passive elements within the sarcomeres (i.e., titin) could gain strain upon calcium activation followed by stretch. Finally, the third hypothesis suggests that muscle stretch after activation would alter cross-bridge kinetics to increase the number of attached cross-bridges. Presently, we cannot completely rule out any of the three hypotheses. Different experimental results suggest that the mechanisms on which these three hypotheses are based could all coexist.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations27
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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