Quadriceps Muscle Function during Recreational Alpine Skiing
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Since the introduction of carving skis, muscle activity has been investigated primarily on expert-level skiers with respect to EMG intensities. The three-part aim of this recreational skiing study was to analyze functional differences within the quadriceps muscle, to analyze the topographical influence, and to apply a time-frequency analysis of the EMG intensities using wavelets. METHODS: Seven female subjects performed two runs through a standardized corridor on a slope with different inclinations (13 degrees , 29 degrees , and 21 degrees ). Knee angle and EMG of vastus lateralis (VL) and rectus femoris (RF) of the right leg were measured during the runs. The recorded EMG signal was resolved with a set of 10 wavelets (11-432 Hz) into a time-frequency space. Subsequently, the EMG intensity and mean frequency (MF) were calculated for different time windows (inside leg; outside leg). RESULT: For RF, a significantly higher MF (+15.5%, P = 0.009) but similar EMG intensities were detected in the inside leg compared with the outside leg. For VL, the MF (-9.6%, P = 0.053) and EMG intensities (-54.3%, P = 0.010) were lower in the inside leg compared with the outside leg. Both muscles responded with higher EMG intensities on increasing slope inclination (VL = 90.8%, P = 0.022; RF = 115%, P = 0.01). MF is not directly related to inclination. CONCLUSIONS: Contrary to previously suggested coloading of the inside leg while carving, our results do not support this hypothesis for VL. However, the functional demand for RF in the inside leg is very high when skiing recreationally. The ability of a situation-dependent loading (RF as knee extensor) and unloading (RF as hip flexor) of the inside leg seems to be a crucial point with respect to specific fatigue during a skiing day.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».