Calculation of muscles forces in Labrador retriever hind legs during stance
Notice bibliographique
Résumé
What scaled canine muscle parameters can tell about their functional properties.Reasons for performing study: As part of a musculoskeletal modeling effort, muscle parameters from the canine hind limb are collected, including fiber length and physical cross-sectional area (PCSA).Objectives: To examine a ratio of PCSA to fiber length to evaluate muscle function.Study Design: This study reports a data set of optimal fiber lengths and muscle volumes acquired in 6 canine hind limbs, and examines the use of a PCSA/fiber length ratio in discerning muscle function.Methods: 24 muscles were dissected from the right hind limb in six dogs weighing between 28 and 52 kg, weighted and treated with 10% formaldehyde solution for 48-72h, 0.4M phosphate-buffered saline solution (pH 7.2) for 24-48h and 20% sulphuric acid solution for 3-7 days.Once the muscle fibers were loosened, depending on the size of the muscle, 3-8 individual muscle fibers were removed from different muscle sites to ensure a representative sample.Muscle fibers were then measured based on photographs taken on grid paper.Fiber length was normalized to limb length (L
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».