Role of Cocontraction in Arm Movement Accuracy
Notice bibliographique
Résumé
Cocontraction (the simultaneous activation of antagonist muscles around a joint) provides the nervous system with a way to adapt the mechanical properties of the limb to changing task requirements-both in statics and during movement. However, relatively little is known about the conditions under which the motor system modulates limb impedance through cocontraction. The goal of this study was to test for a possible relationship between cocontraction and movement accuracy in multi-joint limb movements. The electromyographic activity of seven single- and double-joint shoulder and elbow muscles was recorded using surface electrodes while subjects performed a pointing task in a horizontal plane to targets that varied randomly in size. Movement speed was controlled by providing subjects with feedback on a trial-to-trial basis. Measures of cocontraction were estimated both during movement and during a 200-ms window immediately following movement end. We observed an inverse relationship between target size and cocontraction: as target size was reduced, cocontraction activity increased. In addition, trajectory variability decreased and endpoint accuracy improved. This suggests that, although energetically expensive, cocontraction may be a strategy used by the motor system to facilitate multi-joint arm movement accuracy. We also observed a general trend for cocontraction levels to decrease over time, supporting the idea that cocontraction and associated limb stiffness are reduced over the course of practice.
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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 | 0,015 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».