A comparative collision-based analysis of human gait
Notice bibliographique
Résumé
This study compares human walking and running, and places them within the context of other mammalian gaits. We use a collision-based approach to analyse the fundamental dynamics of the centre of mass (CoM) according to three angles derived from the instantaneous force and velocity vectors. These dimensionless angles permit comparisons across gait, species and size. The collision angle Φ, which is equivalent to the dimensionless mechanical cost of transport CoTmech, is found to be three times greater during running than walking of humans. This threefold difference is consistent with previous studies of walking versus trotting of quadrupeds, albeit tends to be greater in the gaits of humans and hopping bipeds than in quadrupeds. Plotting the collision angle Φ together with the angles of the CoM force vector Θ and velocity vector Λ results in the functional grouping of bipedal and quadrupedal gaits according to their CoM dynamics-walking, galloping and ambling are distinguished as separate gaits that employ collision reduction, whereas trotting, running and hopping employ little collision reduction and represent more of a continuum that is influenced by dimensionless speed. Comparable with quadrupedal mammals, collision fraction (the ratio of actual to potential collision) is 0.51 during walking and 0.89 during running, indicating substantial collision reduction during walking, but not running, of humans.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».