Muscle force interacts with stature to influence functionally related polar second moments of area in the lower limb among adult women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We sought to determine the relationships between muscle size, function, and polar second moments of area (J) at the midshaft femur, proximal tibia, and midshaft tibia. MATERIALS AND METHODS: We used peripheral quantitative computed tomography to quantify right femoral and tibial J and soft tissue cross-sectional areas, and force plate mechanography to quantify peak power output and maximum force of the right limb, among athletic women and control subjects. RESULTS: Lower limb bone J exhibited strong relationships with estimated force but not power between both groups. Among controls, the strongest relationships between force and J were found at the midshaft femur. Among athletes, these relationships shifted to the tibia, regardless of body size, likely reflecting functional strain related to the major knee extensors and ankle plantarflexors. Together, muscle force and stature explained as much as 82 and 48% of the variance in lower limb bone J among controls and athletes, respectively. DISCUSSION: Results highlight the importance of considering relevant muscle function variables (e.g., force and lever arm lengths) when interpreting behavioral signatures from skeletal remains. Future work to improve the estimation of muscle force from skeletal remains, and incorporate it with lever arm length into analyses, is warranted. Results also suggest that, in doing so, functional relationships between a given section location and musculature should be considered.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».