Quantifying Forearm Soft Tissue Motion from Massless Skin Markers following Forward Fall Hand Impacts
Notice bibliographique
Résumé
Background: Investigating soft tissue motion related to impact events is important for understanding how the body mitigates potentially injurious forces through shock attenuation. Objectives: The aims of this study were to: 1) quantify displacement and velocity of the forearm soft tissues following forward fall impacts; and 2) compare two massless skin marker designs (single layer, uniform (SLU) design; stacked, non-uniform (SNU) design) in terms of how well they could be tracked over varying skin pigmentations using automated motion capture software. Methods: Two participant groups (skin pigmentation: light – 9F, 8M; dark – 9F, 6M) underwent simulated forward fall hand impacts for each marker design using a torso-release apparatus. Marker positions associated with planar motion of forearm soft tissues during impact were automatically tracked (ProAnalyst®) in the proximal-distal and anterior-posterior axes from high speed recordings (5000 f/s). Mean peak displacements and velocities for eight forearm regions were then calculated (LabVIEW®). Results: Overall, soft tissue displacement and velocity increased from distal to proximal forearm regions. The greatest displacement (1.47 cm) and velocity (112.8 cm/s) occurred distally toward the wrist. Soft tissue impact responses between sexes did not differ, on average (p > 0.05). The SLU and SNU markers produced different kinematic values (p < 0.05); however, the magnitudes of, and consequently meaningfulness of these statistical differences for automatically tracking soft tissue motion, were negligible (displacement: ≤ 0.05 cm; velocity: ≤ 2.5 cm/s). Conclusions: Forearm soft tissue motion was successfully quantified for forward fall hand impacts; both marker designs were deemed functionally equivalent.
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.
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 ».