Gait Transitions in Human Infants: Coping with Extremes of Treadmill Speed
Notice bibliographique
Résumé
Spinal pattern generators in quadrupedal animals can coordinate different forms of locomotion, like trotting or galloping, by altering coordination between the limbs (interlimb coordination). In the human system, infants have been used to study the subcortical control of gait, since the cerebral cortex and corticospinal tract are immature early in life. Like other animals, human infants can modify interlimb coordination to jump or step. Do human infants possess functional neuronal circuitry necessary to modify coordination within a limb (intralimb coordination) in order to generate distinct forms of alternating bipedal gait, such as walking and running? We monitored twenty-eight infants (7-12 months) stepping on a treadmill at speeds ranging between 0.06-2.36 m/s, and seventeen adults (22-47 years) walking or running at speeds spanning the walk-to-run transition. Six of the adults were tested with body weight support to mimic the conditions of infant stepping. We found that infants could accommodate a wide range of speeds by altering stride length and frequency, similar to adults. Moreover, as the treadmill speed increased, we observed periods of flight during which neither foot was in ground contact in infants and in adults. However, while adults modified other aspects of intralimb coordination and the mechanics of progression to transition to a running gait, infants did not make comparable changes. The lack of evidence for distinct walking and running patterns in infants suggests that the expression of different functional, alternating gait patterns in humans may require neuromuscular maturation and a period of learning post-independent walking.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».