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Enregistrement W2386303485 · doi:10.1167/16.12.1361

An Exploratory Approach to Manipulating Dynamic Stability: Investigating the Role of Visual Control during a Precision Foot Placement Task

2016· article· en· W2386303485 sur OpenAlexaff
Russell Kennedy, Michael E. Cinelli

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsGazeTrunkTask (project management)Eye trackingFoot (prosody)Computer scienceComputer visionArtificial intelligenceMathematicsSimulationPhysical medicine and rehabilitationPsychologyPhysicsEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacgkground: The visual system acts as a feedforward control mechanism during human locomotion. Visual information contributes coordination of the head-arm-trunk (HAT) segment and modulating foot placement. The purpose of this study was to examine the effects of a complex navigational stone-stepping task on HAT segment control and how the visual system guides locomotion during a complex foot placement task. Methods: Nine university-aged females (Mean age: 22.5 years old +/-1.75) participated in this study. Participants were outfitted with four rigid bodies and two IRED markers in order to measure kinematic data, as well as an ASL H7-HS High Speed Head Mounted Optics eye tracking unit to assess gaze behaviour. Participants performed 40 trials across four conditions (e.g. predetermined and self-selected pathways; starting with either the left or the right foot), on a 7.2mx1.2m raised-target platform. Measurements were compared across conditions (e.g. constrained versus unconstrained), time points (e.g. first, middle, and last trial performed of each condition), and segment (one versus two). Results: Findings revealed that there was a significant difference between conditions such that: 1) the constrained vertical pupil RMS velocity was higher than the unconstrained (F(3,24)=4.71; p= .04; d=.46); 2) the unconstrained horizontal pupil RMS velocity was higher than the unconstrained (F(3,24)=4.40; p= .03; d=.36); 3) the constrained average walking speed was greater than the unconstrained (F(3,24)=23.27; p=0.04; d=.30); 4) the constrained trunk pitch was greater than the unconstrained (F(3,21)=4.84; p=0.01; d=.45); and 5) the unconstrained dynamic stability margin minimum was greater than the constrained (F(3,21)=4.89; p= .01; d=.41). Conclusions: During constrained trials, there was evidence to suggest that trunk control had a greater regulation than during unconstrained trials. However, during unconstrained trials, individuals were able to choose footholds based on their current state of stability. Thus, conditional demands influenced gaze behaviour, separating eye movements into vertical or horizontal components. Meeting abstract presented at VSS 2016

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,329 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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