Upper Extremity Muscle Activity During In-Phase and Anti-Phase Continuous Pushing Tasks
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the effect of anti-phase, in-phase bimanual and unimanual simulated industrial pushing tasks and frequency on upper extremity muscle activity. BACKGROUND: Research investigating symmetrical (in-phase) and asymmetrical (anti-phase) pushing exertions is limited despite a high prevalence in industry. METHODS: Fifteen female participants completed five pushing tasks using a dual handle apparatus at three frequencies: 15 cycles per minute (cpm), 30 cpm, and self-selected. Tasks included two bimanual symmetrical pushes (constrained and unconstrained), two bimanual asymmetrical pushes (reciprocating and continuous), and one right unimanual push. Surface electromyography (EMG) from the right anterior, middle, and posterior deltoid (AD, MD, and PD); right and left trapezius (RT and LT); right pectoralis major (PM); and right and left external obliques (REO and LEO) was collected and normalized to maximum voluntary effort. RESULTS: There was a task by frequency interaction in the AD, MD, PD, and RT ( p < .005), where activity in AD, MD, and PD was highest in the continuous task at 15 cpm, but activity was similar across task in 30 cpm and self-selected. Muscle activity coefficient of variation was lowest during continuous task across all frequencies. CONCLUSION: Continuous, anti-phase pushes and constrained, in-phase pushes had the highest muscle activity demands and the least amount of variability in muscle activity and therefore may present the greatest risk of injury. APPLICATION: Anti-phase pushing is known to have a greater cognitive demand, and this study demonstrated that it also has a greater physical demand when performed continuously.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».