Learning to balance on a slackline: Development of coordinated multi‐joint synergies
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has investigated synergies involved in locomotion and balance reactions; however, there is limited insight into the emergence of skilled balance control with practice of challenging tasks. We explored motor learning of tandem and single leg stance on an unstable surface-a slackline. Balance was tested in 10 naïve healthy adults at four time points: baseline, after one slackline practice session, after 1 week of practice, and 1 week following the final practice session. We recorded kinematics of the upper and lower arms bilaterally, trunk, and thigh and foot unilaterally while participants balanced in tandem and single leg stance on a slackline and narrow rigid beam (transfer task). When participants first attempted to stand on the slackline, they exhibited fast and frequent movements across all joints with actions along the frontal plane (particularly the hip) and fell after a short period (~3 seconds). Performance improved rapidly (fewer falls), and this was accompanied by dampened trunk and foot oscillations and the development of coordinated movement patterns with a progressive emphasis on more distal upper body segments. Continuous relative phase angles between joint pairs began to cluster around either 0° (indicating in-phase movement) or 180° (indicating anti-phase movement). Participants also began to demonstrate coordinated upper body synergies and performance improvements (fewer falls) on the transfer task, while a control group (n = 10) did not exhibit similar synergies or performance improvements. Our findings describe the emergence of coordinated movement synergies involving the upper body as healthy adults learn a challenging balance task.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 ».