Motor unit recruitment patterns 2: the influence of myoelectric intensity and muscle fascicle strain rate
Notice bibliographique
Résumé
To effectively meet the force requirements of a given movement an appropriate number and combination of motor units must be recruited between and within muscles. Orderly recruitment of motor units has been shown to occur in a wide range of skeletal muscles, however, alternative strategies do occur. Faster motor units are better suited to developing force rapidly, and produce higher mechanical power with greater efficiency at faster shortening strain rates than slower motor units. As the frequency content of the myoelectric signal is related to the fibre type of the active motor units, we hypothesised that, in addition to an association between myoelectric frequency and intensity, there would be a significant association between muscle fascicle shortening strain rate and myoelectric frequency content. Myoelectric and sonomicrometric data were collected from the three ankle extensor muscles of the rat hind limb during walking and running. Myoelectric signals were analysed using wavelet transformation and principal component analysis to give a measure of the signal frequency content. Sonomicrometric signals were analysed to give measures of muscle fascicle strain and strain rate. The relationship between myoelectric frequency and both intensity and muscle fascicle strain rate was found to change across the time course of a stride, with differences also occurring in the strength of the associations between and within muscles. In addition to the orderly recruitment of motor units, a mechanical strategy of motor unit recruitment was therefore identified. Motor unit recruitment is therefore a multifactorial phenomenon, which is more complex than typically thought.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».