Lower-limb muscle function is influenced by changing mechanical demands in cycling
Notice bibliographique
Résumé
Although cycling is a seemingly simple, reciprocal task, muscles must adapt their function to satisfy changes in mechanical demands induced by higher crank torques and faster pedalling cadences. We examined whether muscle function was sensitive to these changes in mechanical demands across a wide range of pedalling conditions. We collected experimental data of cycling where crank torque and pedalling cadence were independently varied from 13 to 44 N m and 60 to 140 rpm. These data were used in conjunction with musculoskeletal simulations and a recently developed functional index-based approach to characterise the role of human lower-limb muscles. We found that in muscles that generate most of the mechanical power and work during cycling, greater crank torque induced shifts towards greater muscle activation, greater positive muscle-tendon unit (MTU) work and a more motor-like function, particularly in the limb extensors. Conversely, with faster pedalling cadence, the same muscles exhibited a phase advance in muscle activity prior to crank top dead centre, which led to greater negative MTU power and work and shifted the muscles to contract with more spring-like behaviour. Our results illustrate the capacity for muscles to adapt their function to satisfy the mechanical demands of the task, even during highly constrained reciprocal tasks such as cycling. Understanding how muscles shift their contractile performance under varied mechanical and environmental demands may inform decisions on how to optimise pedalling performance and to design targeted cycling rehabilitation therapies for muscle-specific injuries or deficits.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».