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Enregistrement W2121053811 · doi:10.1080/00140139.2015.1026405

Simulated motion negatively affects motor task but not neuromuscular performance

2015· article· en· W2121053811 sur OpenAlexafffund
Gregory E. P. Pearcey, Scott N. MacKinnon, Duane C. Button

Notice bibliographique

RevueErgonomics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Navigation and Safety
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAtlantic Canada Opportunities Agency
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationTask (project management)Motion (physics)ElectromyographyComputer scienceSimulationMedicineEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of long duration simulated motion on motor task and neuromuscular performance along with time frames required to recover from these effects are relatively unknown. This study aimed to determine (1) how simulated motion affects motor task and neuromuscular performance over one hour of motion and (2) the time course of recovery from any decrements. The dependent variables that were measured included: reaction time; visuomotor accuracy tracking; maximal voluntary contractions; voluntary activation; evoked contractile properties and biceps brachii electromyography of the elbow flexors. Reaction times and error rates of the visuomotor accuracy tracking task were compromised in motion, but maximal force, voluntary activation, evoked contractile properties and rmsEMG responses of the biceps brachii were unaffected by motion. It is concluded that motion causes an increase in attention demands, which have a greater effect on motor task rather than neuromuscular performance. PRACTITIONER SUMMARY: Minor delays or mistakes can separate life and death at sea. The safety and productivity of most vessels rely on error-free performance of motor tasks. This study demonstrates that human ability to perform motor tasks is compromised by ship motions and may aid in developing training and safety guidelines for seafarers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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