Sensitivity of kinematics-based model predictions to optimization criteria in static lifting tasks
Notice bibliographique
Résumé
The effect of eight different cost functions on trunk muscle forces, spinal loads and stability was investigated. Kinematics-based approach combined with nonlinear finite element modeling and optimization were used to model in vivo measurements on isometric forward flexions at approximately 40 degrees and approximately 65 degrees in sagittal plane with or without a load of 180N in hands. Four nonlinear (summation stress(3), summation stress(2), summation force(2) and muscle fatigue) and four linear (summation stress, summation force, axial compression and double-linear) criteria were considered. Predicted muscle activities were compared with measured EMG data. All predictions, irrespective of the cost function used, satisfied required kinetic, kinematics and stability conditions all along the spine. Four criteria (summation stress(3), summation stress(2), fatigue and double-linear) predicted muscle activities that qualitatively matched measured EMG data. The fatigue and double-linear criteria were inadequate in predicting greater forces in larger muscles with no consideration for their moment arms. Nearly the same stability margin was computed under these four cost functions. At the lower lumbar levels, the compression forces differed by <20% and the shear forces by <14% as various cost functions were considered. Smaller axial compression and anterior shear forces (by less than or approximately equal 6%) were computed when only the active components rather than the total muscle forces were taken as unknown in the summation stress(3) cost function. Overall, one single cost function of summation stress(2) or summation stress(3) rather than a multi-criteria one was found sufficient and adequate in yielding plausible results comparable with measured EMG activities and disc pressure.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».