How Do Violinists Adapt to Dynamic Assistive Support? A Study Focusing on Kinematics, Muscle Activity, and Musical Performance
Notice bibliographique
Résumé
Objective Assessing violinists’ motor and musical performance adaptations to dynamic assistive support (DAS) provided by a passive device, using a force-field adaptation paradigm. Background Up to 93% of instrumentalists are affected by musculoskeletal injuries and particularly violinists. The repetitive nature of their work may lead to muscle fatigue, an injury risk factor. DAS has been used in occupational settings to minimize muscle activations and limit fatigue accumulation. DAS may however affect motor and musical performance. Method Fifteen expert violinists were equipped with reflective markers and surface and intramuscular electromyography (EMG) sensors. Movements, muscle activations, and sound were recorded while participants completed three experimental conditions for which they continuously played a 13-s musical excerpt: Control (no DAS), Adaptation (DAS), and Washout (no DAS). DAS was applied at the left elbow (violin-holding side). Conditions were repeated 1 week later. Participants later listened to their own audio recordings playing with and without DAS and blindly assessed their performances. Linear mixed models were used to compare DAS and no-DAS conditions’ kinematic, EMG, and musical performance data. Results DAS perturbed user kinematics but reduced mean activations of left medial deltoid and superior trapezius. Joint kinematic and muscle activation patterns between DAS and no DAS conditions however remained similar. Musical performance was unchanged with DAS. Conclusion Though DAS modified violinists’ upper-limb configurations, resulting kinematics were not detrimental to musical performance. Reduced muscle activations with DAS could contribute to lessening muscle fatigue. Application Although its effect on muscle fatigue should be further investigated, DAS might be useful in preventing violinists’ injuries.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».