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Enregistrement W2315983279 · doi:10.1115/imece2002-32624

Computation of Trunk Muscle Forces and Internal Spinal Loads in Standing Postures

2002· article· en· W2315983279 sur OpenAlexaff
A. Shirazi‐Adl, D. Pop, Mohamad Parnianpour

Notice bibliographique

RevueAdvances in Bioengineering · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsTrunkRedundancy (engineering)Computer scienceComputationBiomechanicsControl theory (sociology)SimulationControl (management)AnatomyPhysicsMedicineArtificial intelligenceClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The kinetic redundancy in human musculoskeletal trunk system allows for the active control of posture during a specific task while satisfying equilibrium and stability requirements. Such control could aim, for example, to minimise forces in active musculature and stresses in passive tissues. It results in a superfluous system of equations the solution of which not yet satisfactorily achieved despite its importance in evaluation and treatment of spinal disorders. Due to shortcomings in existing reduction, optimisation and EMG-driven models, and combination thereof, a novel kinematics-based finite element approach [1,2] is employed that fully accounts for the synergy between passive and active trunk sub-systems. In this study, the kinematics-based model is applied to determine spinal muscle forces and internal ligamentous passive loads at different disc levels in standing postures under gravity loads with and without 200N weights carried in both hands (positioned symmetrically close to the body, either anteriorly or on sides).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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