The role of neuromuscular properties in determining the end-point of a movement
Notice bibliographique
Résumé
How does the activation of several muscles combine to produce reliable multijoint movements? To study this question, we stimulated up to six sites in muscles, nerves, and the spinal cord. Flexion and extension of the hip, knee, and ankle were elicited in anesthetized and decerebrate cats. The movements occurred largely in the sagittal plane against a constant spring load and covered most of the passive range of motion of the cat's limb. The movements of the end-point (foot) were compared with predictions based on vectorial summation of end-point movements elicited by stimulating single electrodes. The lengths of the movements produced by stimulating more than one site exceeded what was expected from linear summation for small movements (<3 cm) and showed a less than linear summation for large movements (>11 cm). The data were compared with muscle and limb models. Since the deviations from linearity were predictable as a function of distance, adjustments might easily be learned by trial and error. The summation was less complete for spinal stimulation, compared to nerve and muscle stimulation, so spinal circuits do not appear to compensate for the nonlinearities. Movements were elicited from positions of the limb not only in a neutral position, but also in front and behind the neutral position. A degree of convergence was seen, even with stimulation of some individual muscles, but the convergence increased as more muscles were stimulated and more joints were actively involved. This suggests that convergence to an equilibrium-point arises at least partly from muscle properties. In conclusion, there are deviations from linear vectorial summation, and these deviations increase when more muscles are stimulated. The convergence to an equilibrium-point may simplify the computations needed to produce movements involving many muscles.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».