Determining patterns of motor recruitment during locomotion
Notice bibliographique
Résumé
Motor units are the functional units of muscle contraction in vertebrates. Each motor unit comprises muscle fibres of a particular fibre type and can be considered as fast or slow depending on its fibre-type composition. Motor units are typically recruited in a set order, from slow to fast, in response to the force requirements from the muscle. The anatomical separation of fast and slow muscle in fish permits direct recordings from these two fibre types. The frequency spectra from different slow and fast myotomal muscles were measured in the rainbow trout Oncorhynchus mykiss. These two muscle fibre types generated distinct low and high myoelectric frequency bands. The cat paw-shake is an activity that recruits mainly fast muscle. This study showed that the myoelectric signal from the medial gastrocnemius of the cat was concentrated in a high frequency band during paw-shake behaviour. During slow walking, the slow motor units of the medial gastrocnemius are also recruited, and this appeared as increased muscle activity within a low frequency band. Therefore, high and low frequency bands could be distinguished in the myoelectric signals from the cat medial gastrocnemius and probably corresponded, respectively, to fast and slow motor unit recruitment. Myoelectric signals are resolved into time/frequency space using wavelets to demonstrate how patterns of motor unit recruitment can be determined for a range of locomotor activities.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».