Effects of different fatigue locations on upper body kinematics and inter-joint coordination in a repetitive pointing task
Notice bibliographique
Résumé
Studies have shown that muscle fatigue can lead to posture, joint angle, inter-joint coordination and variability alterations. However, the three-dimensional kinematic effects of localized muscular fatigue on a multijoint movement remain unclear. Healthy young adults (N = 17, 10 females) performed a standing repetitive pointing task when they were non-fatigued, and after localized muscle fatigue was induced at the elbow, the shoulder, and the trunk using isometric protocols performed until exhaustion. Joint angles and angular standard deviation (SD) of trunk, shoulder and elbow, and continuous relative phase (CRP) and CRP SD between trunk and shoulder, and shoulder and elbow were computed and compared between fatigue conditions. Results showed that trunk lateral flexion SD increased after fatigue of the elbow (0.1°, p = 0.04), shoulder (0.1°, p = 0.04) and trunk (0.1°, p<0.01). However, fatigue at different muscles brought different kinematic changes. Shoulder fatigue induced the greatest overall changes, with angular changes at all three joints. Trunk fatigue increased the shoulder horizontal abduction SD, elbow flexion SD and trunk-shoulder CRP. Elbow fatigue induced angular changes at trunk, shoulder and elbow, but did not affect CRP or CRP SD. This study highlights the crucial role of trunk variability in compensating for localized muscle fatigue during a repetitive upper limb task performed while standing.
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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) | 0,001 | 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 ».