Energy Cost and Mechanical Work of Walking during Load Carriage in Soldiers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: In the military context, soldiers carry equipments of total mass often exceeding 30%-40% of their body mass (BM) and complexly distributed around their body (backpack, weapons, electronics, protections, etc.), which represents severe load carrying conditions. PURPOSE: This study aimed to better understand the effects of load carriage on walking energetics and mechanics during military-type walking. METHODS: Ten male infantrymen recently retired from the French Foreign Legion performed 3-min walking trials at a constant speed of 4 km·h(-1) on an instrumented treadmill, during which walking pattern spatiotemporal parameters, energy cost (C(W)), external mechanical work (W(ext)), and the work done by one leg against the other during the double-contact period (W(int,dc)) were specifically assessed. Three conditions were tested: (i) light sportswear (SP, reference condition considered as unloaded), (ii) battle equipment (BT, ∼22 kg, ∼27% of subjects' BM, corresponding to a military intermediate load), and (iii) road march equipment (RM, ∼38 kg, ∼46% of subjects' BM, corresponding to a military high load). RESULTS: Repeated-measures ANOVA showed that military equipment carriage significantly (i) altered the spatiotemporal pattern of walking (all P < 0.01), (ii) increased absolute gross and net CW (P < 0.0001), and (iii) increased both absolute and mass-relative W(ext) (P < 0.01) and W(int,dc) (P < 0.0001) but did not alter the inverted pendulum recovery or locomotor efficiency. CONCLUSIONS: Military equipments carriage induced significant changes in walking mechanics and energetics, but these effects appeared not greater than those reported with loads carried around the waist and close to the center of mass. This result was not expected because the latter has been hypothesized to be the optimal method of load carriage from a metabolic standpoint.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle