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Enregistrement W4253449174 · doi:10.22215/etd/2017-11771

Neuromusculoskeletal Dynamic Modelling of Human Movement in Motion Environments

2017· dissertation· en· W4253449174 sur OpenAlexaff
Burhanuddin Terai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsPhysical medicine and rehabilitationInverse dynamicsSagittal planeAccelerationTorqueEngineeringSimulationHammerRange of motionJoint (building)Computer scienceStructural engineeringPhysical therapyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Personnel onboard high-speed marine craft are exposed to eccentric slam impacts of up to 20 g due to hull separation from water during operation. To maintain postural stability, occupants adopt a semi-squatted position to attenuate the high-acceleration loading, which causes severe acute and chronic musculoskeletal injuries, and hinders post-transit performance. The harsh environment warrants a thorough understanding of human-body behaviour to predict responses and quantify energy expenditure in maintaining postural stability. A comprehensive, three degree-of-freedom sagittal-plane musculoskeletal dynamic model was developed to estimate musculotendon forces from neuromuscular stimuli and joint kinematics to provide estimates of joint torques and muscle energetics. The model was validated through experimental trials with seven participants and indicates good agreement with torque profiles obtained through inverse dynamics. The framework provides general applicability to postural stability in a wide range of motion environments and supports future investigation of injury criteria and occupant-seat interaction on high-speed craft.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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