Mechanics and energetics of step-to-step transitions isolated from human walking
Notice bibliographique
Résumé
We isolated step-to-step transitions from other contributors to walking mechanics using a cyclical rocking task and then examined the contribution of individual joints to the total work required to redirect the velocity of the center of mass (COM). Nine participants were instructed to rock backward and forward in the sagittal plane, eliminating the need to swing the legs and progress forward. To systematically increase the required work, we increased step length from 60 to 100% of leg length, keeping rocking frequency constant. The individual limbs method quantified the COM work and the joint power method apportioned the COM work among its various sources. As predicted by a physics-based model, we found that work in rocking was performed mainly during the step-to-step transitions and increased strongly with step length. We also found that increases in the average COM work rate exacted a proportional metabolic cost. The similar patterns of COM work and COM work rate during rocking and walking support the use of rocking to isolate the mechanics of step-to-step transitions. We found that the ankle was the main joint contributing to the positive work required to redirect the COM velocity during forward rocking. At the longest length, it accounted for 88% of the work performed by the trailing leg joints. Interestingly, the summed contribution of ankle, knee and hip joint work accounted for only 39% of the front leg negative COM work during the forward transition, suggesting that most of the collision work is performed by passive tissue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».