The Switching of Trailing Limb Anticipatory Locomotor Adjustments is Uninfluenced by what the Leading Limb Does, but General Time Constraints Remain
Notice bibliographique
Résumé
Research shows a blend of bilateral influence and independence between leading and trailing limbs during obstacle avoidance. Recent research also shows time constraints in switching leading limb strategies. The present study aimed to understand the ability to switch anticipatory locomotor adjustments (ALAs) in the trailing limb. Ten healthy young adults (24 ± 3 years) were immersed in a virtual environment requiring them to plan and step over an obstacle that, for the trailing limb, could change to a platform, requiring a switch in locomotor strategies to become a leading limb to step onto a new surface. Such perturbations were provoked at either late planning or early execution of the initial trailing limb obstacle avoidance. Sagittal plane trailing limb kinematics, joint kinetics and energetics were measured along with electromyographic activity of key lower limb muscles. Repeated measures ANOVAs compared dependent variables across conditions. To adjust to the new environment, knee flexor power around toe-off decreased (p < 0.001) and hip flexor power increased (p < 0.001) for late planning phase perturbations, while there was only an increase in mid-swing hip flexor power (p < 0.05) during perturbations at execution. Findings showed no influence of the leading limb function on the ability to switch trailing limb ALAs during late planning. However, the trailing limb was also constrained for modifying ALAs once execution began, but on-going limb control strategies could be exploited in a reactive mode.
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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 ».