MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2594919953 · doi:10.1109/tnsre.2017.2679722

Ankle Joint Intrinsic Dynamics is More Complex than a Mass-Spring-Damper Model

2017· article· en· W2594919953 sur OpenAlexaff
Ehsan Sobhani Tehrani, Kian Jalaleddini, Robert E. Kearney

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesQatar National Research Fund
Mots-clésAnkleJoint stiffnessStiffnessControl theory (sociology)TorqueJoint (building)Computer scienceMathematicsMechanicsPhysical medicine and rehabilitationStructural engineeringPhysicsMedicineEngineeringArtificial intelligenceAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes a new small signal parametric model of ankle joint intrinsic mechanics in normal subjects. We found that intrinsic ankle mechanics is a third-order system and the second-order mass-spring-damper model, referred to as IBK, used by many researchers in the literature cannot adequately represent ankle dynamics at all frequencies in a number of important tasks. This was demonstrated using experimental data from five healthy subjects with no voluntary muscle contraction and at seven ankle positions covering the range of motion. We showed that the difference between the new third-order model and the conventional IBK model increased from dorsi to plantarflexed position. The new model was obtained using a multi-step identification procedure applied to experimental input/output data of the ankle joint. The procedure first identifies a non-parametric model of intrinsic joint stiffness where ankle position is the input and torque is the output. Then, in several steps, the model is converted into a continuous-time transfer function of ankle compliance, which is the inverse of stiffness. Finally, we showed that the third-order model is indeed structurally consistent with agonist-antagonist musculoskeletal structure of human ankle, which is not the case for the IBK model.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations40
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation EngineeringMême sujetMuscle activation and electromyography studiesTravaux en français237 207