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Enregistrement W3081266016 · doi:10.1101/2020.08.25.266965

The high energetic cost of rapid force development in cyclic muscle contraction

2020· preprint· en· W3081266016 sur OpenAlexafffund
Tim J. van der Zee, Arthur D. Kuo

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIsometric exerciseCrossBridgeEnergy costWork (physics)Muscle contractionMetabolic costTorqueRespirometryContraction (grammar)Elasticity (physics)ChemistryAnatomyPhysicsBiologyPhysical medicine and rehabilitationThermodynamicsMedicinePhysical therapyEngineeringBiochemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Muscles consume metabolic energy for active movement, particularly when performing mechanical work or producing force. Less appreciated is the cost for activating and deactivating muscle quickly, which adds considerably to the overall cost of cyclic force production (Chasiotis et al., 1987). But the cost relative to mechanical work, which features in many movements, is unknown. We therefore tested whether fast activation-deactivation is costly compared to performing work or producing isometric force. We hypothesized that metabolic cost would increase with a proposed measure termed force-rate (rate of increase in muscle force) in cyclic tasks, separate from mechanical work or average force level. We tested humans (N = 9) producing cyclic knee extension torque against an isometric dynamometer (torque 22 N-m, cyclic waveform frequencies 0.5 – 2.5 Hz), while also quantifying the force and work of muscle fascicles against series elasticity (with ultrasonography), along with metabolic rate through respirometry. Net metabolic rate increased by more than fourfold (10.5 to 46.7 W) with waveform frequency. At high frequencies, the hypothesized force-rate cost accounted for nearly half (41%) of energy expenditure. This exceeded the cost for average force (17%) and was comparable to the cost for shortening work (42%). The energetic cost is explained by a simple first-order model of rate-limiting steps in muscle contraction, primarily crossbridge dynamics. The force-rate cost could contribute substantially to the overall cost of movements that require cyclic muscle activation, such as locomotion. Summary statement The energetic cost of isometric muscle force production during cyclic muscle contraction increases sharply with cycle frequency and in proportion to the rate of force development

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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