MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2069736480 · doi:10.1152/jn.00044.2006

Validating Determinants for an Alternate Foot Placement Selection Algorithm During Human Locomotion in Cluttered Terrain

2007· article· en· W2069736480 sur OpenAlexaff
Renato Moraes, Fran Allard, Aftab E. Patla

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFoot (prosody)Stability (learning theory)TerrainComputer scienceGaitGround reaction forceObstacleMovement (music)AlgorithmSimulationPhysical medicine and rehabilitationArtificial intelligenceKinematicsMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this study was to validate dynamic stability and forward progression determinants for the alternate foot placement selection algorithm. Participants were asked to walk on level ground and avoid stepping, when present, on a virtual white planar obstacle. They had a one-step duration to select an alternate foot placement, with the task performed under two conditions: free (participants chose the alternate foot placement that was appropriate) and forced (a green arrow projected over the white planar obstacle cued the alternate foot placement). To validate the dynamic stability determinant, the distance between the extrapolated center of mass (COM) position, which incorporates the dynamics of the body, and the limits of the base of support was calculated in both anteroposterior (AP) and mediolateral (ML) directions in the double support phase. To address the second determinant, COM deviation from straight ahead was measured between adaptive and subsequent steps. The results of this study showed that long and lateral choices were dominant in the free condition, and these adjustments did not compromise stability in both adaptive and subsequent steps compared with the short and medial adjustments, which were infrequent and adversely affected stability. Therefore stability is critical when selecting an alternate foot placement in a cluttered terrain. In addition, changes in the plane of progression resulted in small deviations of COM from the endpoint goal. Forward progression of COM was maintained even for foot placement changes in the frontal plane, validating this determinant as part of the selection algorithm.

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 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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations78
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of NeurophysiologyMême sujetBalance, Gait, and Falls PreventionTravaux en français237 207