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Enregistrement W2799594179 · doi:10.1038/s41467-018-03797-6

Gauging force by tapping tendons

2018· article· en· W2799594179 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institute on AgingNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésIsometric exerciseTendonBiomechanicsTorqueComputer scienceBiomedical engineeringAccelerometerWork (physics)ActuatorPhysical medicine and rehabilitationSimulationPhysicsAnatomyMedicineEngineeringMechanical engineeringPhysical therapyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Muscles are the actuators that drive human movement. However, despite many decades of work, we still cannot readily assess the forces that muscles transmit during human movement. Direct measurements of muscle-tendon loads are invasive and modeling approaches require many assumptions. Here, we introduce a non-invasive approach to assess tendon loads by tracking vibrational behavior. We first show that the speed of shear wave propagation in tendon increases with the square root of axial stress. We then introduce a remarkably simple shear wave tensiometer that uses micron-scale taps and skin-mounted accelerometers to track tendon wave speeds in vivo. Tendon wave speeds are shown to modulate in phase with active joint torques during isometric exertions, walking, and running. The capacity to non-invasively assess muscle-tendon loading can provide new insights into the motor control and biomechanics underlying movement, and could lead to enhanced clinical treatment of musculoskeletal injuries and diseases.

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.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,369

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,247 · 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