Scapular kinematic reconstruction – segmental optimization, multibody optimization with open-loop or closed-loop chains: which one should be preferred?
Notice bibliographique
Résumé
Several numerical approaches have been developed to address the soft tissue artefact, such as the segmental optimization and multibody kinematics optimizations using either open-loop or closed-loop chains. However, it is still not clear which method is the most efficient for scapular kinematics reconstruction. In this study, six kinematic models were compared to a silver standard, i.e. a scapula palpator, during a series of 55 postures with maximal amplitudes of both the arm and scapula performed by 15 subjects. The most accurate approaches were the multibody optimization with a closed-loop chain and the segmental optimization. They provided averaged scapula misorientations of 14.9 ± 6.7° and 16 ± 7.1, respectively. Regarding the closed-loop chain integrating a point-to-ellipsoid scapulothoracic joint, the ellipsoid providing the most accurate results was a thorax-size ellipsoid fitting the area browsed by the scapula. Eventually, considering the high implementation costs of a multibody kinematics optimization, the segmental optimization could be considered as appropriate for scapular kinematics reconstruction.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».