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Enregistrement W3034389506 · doi:10.1242/jeb.218370

Keep calm and hang on: EMG activation in the forelimb musculature of three-toed sloths (<i>Bradypus variegatus</i>)

2020· article· en· W3034389506 sur OpenAlexaff
M. A. Gorvet, James M. Wakeling, D. M. Morgan, D. Hidalgo Segura, Judy Avey‐Arroyo, Michael T. Butcher

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCompany of Biologists
Mots-clésBrachioradialisForelimbAnatomyElectromyographyClimbingBicepsElbowBiologyPhysical medicine and rehabilitationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sloths exhibit below branch locomotion whereby their limbs are loaded in tension to support the body weight. Suspensory behaviors require both strength and fatigue resistance from the limb flexors; however, skeletal muscle mass of sloths is reduced compared to other arboreal mammals. Although suspensory locomotion demands that muscles are active to counteract the pull of gravity, it is possible that sloths minimize muscle activation and/or selectively recruit slow motor units to maintain support, thus indicating neuromuscular specializations to conserve energy. Electromyography (EMG) was evaluated in a sample of three-toed sloths (B. variegatus: N=6) to test this hypothesis. EMG was recorded at 2000 Hz via fine-wire electrodes implanted into two suites of four muscles in the left forelimb while sloths performed suspensory hanging (SH), suspensory walking (SW), and vertical climbing (VC). All muscles were minimally active for SH. During SW and VC, sloths moved slowly (Duty Factor: 0.83) and activation patterns were consistent between behaviors; the flexors were activated early and for a large percentage of limb contact, whereas the extensors were activated for shorter burst durations on average and showed biphasic (contact and swing) activity. Muscle activities were maximal for the elbow flexors and lowest for the carpal/digital flexors, and overall activity was significantly greater for SW and VC compared with SH. Wavelet analysis indicated high mean EMG frequencies from the myoelectric intensity spectra coupled with low burst intensities for SH, although the opposite pattern occurred for SW and VC, with the shoulder flexors and elbow flexor, m. brachioradialis, having extremely low mean EMG frequencies that are consistent with recruitment of slow fibers. Collectively, these findings support the hypothesis and suggest that sloths may selectively recruit smaller, fast motor units for suspensory postures but have the ability to offset the cost of force production by recruitment of large, slow motor units during locomotion.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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