Effect of the calculation methods on body moment of inertia estimations in individuals of different morphology
Notice bibliographique
Résumé
Body segment moments of inertia (MOI) are estimated from data obtained from cadavers or living individuals. Though these methods can be valid for the general population, they usually are limited when applied to special populations (e.g., obese). The effect of two geometric methods, photogrammetry and two new methods, namely, inverse dynamics and angular momentum on the estimations of MOI in individuals of different body mass index (BMI) were compared to gain insight into their relative accuracy. The de Leva (1996) method was chosen as a criterion to determine how these methods behaved. MOI methods were not different in individuals with a normal BMI. On the average, MOI values obtained with inverse dynamics and angular momentum were respectively 13.2% lower for lean participants and 17.9% higher for obese subjects than those obtained from the de Leva method. The average Pearson coefficients of correlation between the MOI values, estimated by the de Leva method, and the other methods was 0.76 (+/-0.31). Since the proposed methods made no assumption on the mass distribution and segments' geometry, they appeared to be more sensitive to body morphology changes to estimate whole body MOI values in lean and obese subjects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».