Task-Oriented Control of Muscle Coordination during Cycling
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study investigated the effects of different biomechanical constraints on the variability of muscle activation during cycling. METHODS: Fifteen male athletes cycled at a power of 150 and 300 W. Surface EMG was recorded from seven lower limb muscles. Wavelet transformed EMG signals of all muscles were subjected to a principal component analysis to study the variability of the EMG. The full vector space was reduced to the first principal components that explained 90% of the variance. The input data of each cycle revolution were projected onto these principal component vectors. Means and SD of the projections were calculated across all cycles and summed across all time points. The relative variability (RV) was expressed as the ratio between the SD and the mean of the summed projections. The principal angle was calculated between the principal components used for the 150-W condition and those used for the 300-W condition. RESULTS: The RV could be split into low- and high-variability components. The variability was smaller for the lower ordered eigenvectors compared with the higher ordered ones (P < 0.001) independent of the loading condition. Overall, the 300-W condition showed lower RV compared with the 150-W condition (P < 0.01). The average principal angle between the 150- and 300-W subspaces was 0.4, respectively. CONCLUSIONS: Structured aspects of variability were found in the muscle activation of lower leg muscles during cycling. In the context of the minimum intervention principal, this might be interpreted as a transition into a regime that requires specific necessary muscles where the increased constraints of the task specify the muscle coordination pattern in a more precise way.
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 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) | 0,000 | 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 ».