Context-dependent inhibition of unloaded muscles during the long-latency epoch
Notice bibliographique
Résumé
A number of studies have highlighted the sophistication of corrective responses in lengthened muscles during the long-latency epoch. However, in various contexts, unloading can occur, which requires corrective actions from a shortened muscle. Here, we investigate the sophistication of inhibitory responses in shortened muscles due to unloading. Our first experiment quantified the inhibitory responses following an unloading torque that displaced the hand either into or away from a peripheral target. We observed larger long-latency inhibitory responses when perturbed into the peripheral target compared with away from the target. In our second experiment, we characterized the degree of inhibition following unloading with respect to different levels of preperturbation muscle activity. We initially observed that the inhibitory activity during the short-latency epoch scaled with increased levels of preperturbation muscle activity. However, this scaling peaked early in the R2 epoch (∼ 50 ms) but then quickly diminished through the rest of the long-latency epoch. Finally, in experiment 3, we investigated whether inhibitory perturbation responses consider intersegmental dynamics of the limb. We quantified unloading responses for either pure shoulder or pure elbow torques that evoked similar motion at the shoulder but different elbow motion. The long-latency inhibitory response in the shoulder, unlike the short-latency, was greater for the shoulder torque compared with the response following an elbow torque, as previously observed for a loading response. Taken together, these results illustrate that the long-latency unloading response is capable of a similar level of complexity as observed when loads are applied to the limb.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».