Gender Differences in Time-Frequency EMG Analysis of Unanticipated Cutting Maneuvers
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study is to compare the time-frequency characteristic, using nonlinearly scaled wavelets, of the EMG signal as well as the three-dimensional (3D) knee kinematics of female and male elite soccer players performing an unanticipated cutting maneuver. METHODS: Fifteen female and 15 male elite soccer players performed several cutting maneuvers during which EMG of eight muscles of the leg and 3D kinematics of the knee were recorded. To create an unanticipated condition, the participants executed one of three tasks, which were signaled to them with an illuminated target board. RESULTS: Male participants generally executed the unanticipated cutting maneuver with a quadriceps activation of higher frequency components. These gender differences were also found at initial ground contact (IC) for the vastii and biceps femoris (BF) muscles. These higher frequencies dominated the signal earlier in time for the BF and later for the tibialis anterior (TA) in women. Furthermore, women performed the cutting task with greater knee abduction than did the men. CONCLUSION: Female athletes adopted a different motor unit recruitment strategy that was particularly evident at, and near, IC resulting in lower frequency components in the EMG signal of the lateral hamstring. This strategy may play a role in explaining the gender bias in anterior cruciate ligament (ACL) injury rates. Gender differences in knee kinematics were also observed, exposing the female ACL to higher strain, which may be the result of differences in neuromuscular strategies to stabilize the knee joint.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».