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Enregistrement W2465343644 · doi:10.1007/s00221-016-4715-4

Neuromechanical interactions between the limbs during human locomotion: an evolutionary perspective with translation to rehabilitation

2016· review· en· W2465343644 sur OpenAlexafffund
E. Paul Zehr, Trevor S. Barss, Katie Dragert, Alain Frigon, Erin V. L. Vasudevan, Carlos Haridas, Sandra R. Hundza, Chelsea Kaupp, Taryn Klarner, Marc Klimstra, Tomoyoshi Komiyama, Pamela M. Loadman, Rinaldo A. Mezzarane, Tsuyoshi Nakajima, Gregory E. P. Pearcey, Yao Sun

Notice bibliographique

RevueExperimental Brain Research · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésQuadrupedalismPhysical medicine and rehabilitationRehabilitationPerspective (graphical)GaitBipedalismNeurological rehabilitationNeurosciencePsychologyMedicineComputer scienceAnatomyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During bipedal locomotor activities, humans use elements of quadrupedal neuronal limb control. Evolutionary constraints can help inform the historical ancestry for preservation of these core control elements support transfer of the huge body of quadrupedal non-human animal literature to human rehabilitation. In particular, this has translational applications for neurological rehabilitation after neurotrauma where interlimb coordination is lost or compromised. The present state of the field supports including arm activity in addition to leg activity as a component of gait retraining after neurotrauma.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,770

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,340 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations103
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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