Shoulder muscle fatigue does not influence hand proprioception
Notice bibliographique
Résumé
Muscle fatigue is a complex phenomenon that can alter afferent feedback from muscles. It is unclear how proximal muscle fatigue can affect proprioceptive acuity of the distal limb. The goal of the present study was to assess the effects of shoulder muscle fatigue on participants' ability to judge the location of their hand using only proprioceptive cues. Participants' (N = 16) limbs were passively moved outwards by a robot manipulandum and they were instructed to estimate the position of their limb relative to one of four visual targets (two near targets at 10 cm, and two far targets at 20 cm). This estimation task was completed before and after a repetitive pointing task to fatigue (mean performance time: 6 minutes). To assess central and peripheral effects of fatigue, the right arm was fatigued and proprioceptive biases of the left and right hands were determined on different days. Proprioceptive biases and the variability of participants' responses did not change following the fatiguing protocol for either the right or left hand. Similar to previous research (Jones et al, 2010), the results showed that proprioceptive biases differed between hands but not with changes in target distance. Thus, results suggest that proximal muscle fatigue does not affect hand proprioceptive acuity.
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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 | 0,003 |
| 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 ».