Inter-Joint Coupling Strategy During Adaptation to Novel Viscous Loads in Human Arm Movement
Notice bibliographique
Résumé
When arm movements are perturbed by a load, how does the nervous system adjust control signals to reduce error? While it has been shown that the nervous system is capable of compensating for the effects of limb dynamics and external forces, the strategies used to adapt to novel loads are not well understood. We used a robotic exoskeleton [kinesiological instrument for normal and altered reaching movements (KINARM)] to apply novel loads to the arm during single-joint elbow flexions in the horizontal plane (shoulder rotation was allowed). Loads varied in magnitude with the instantaneous velocity of elbow flexion, and were applied to the shoulder in experiment 1 (interaction loads) and the elbow in experiment 2 (direct loads). Initial exposure to both interaction and direct loads resulted in perturbations at both joints, even though the load was applied to only a single joint. Subjects tended to correct for the kinematics of the elbow joint while perturbations at the shoulder persisted. Electromyograms (EMGs) and computed muscle torque showed that subjects modified muscle activity at the elbow to reduce elbow positional deviations. Shoulder muscle activity was also modified; however, these changes were always in the same direction as those at the elbow. Current models of motor control based on inverse-dynamics calculations and force-control, as well as models based on positional control, predict an uncoupling of shoulder and elbow muscle torques for adaptation to these loads. In contrast, subjects in this study adopted a simple strategy of modulating the natural coupling that exists between elbow and shoulder muscle torque during single-joint elbow movements.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».