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Enregistrement W4296130496 · doi:10.1177/09544119221122062

Sensitivity of muscle force response of a two-state cross-bridge model to variations in model parameters

2022· article· en· W4296130496 sur OpenAlexaff
Faruk Örteş, Azim Jinha, Walter Herzog, Yunus Ziya Arslan

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part H Journal of Engineering in Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsometric exerciseSensitivity (control systems)MechanicsNonlinear systemBridge (graph theory)PhysicsMathematicsAnatomyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Muscle models based on the cross-bridge theory (Huxley-type models) are frequently used to calculate muscle forces for different contractile conditions. Dynamic and nonlinear characteristics of muscle forces produced during isometric, concentric, and eccentric contractions can be represented to a limited extent by using cross-bridge models. Cross-bridge models use various parameters to simulate force responses. However, there remains uncertainty as to the effect of changes in model parameters on force responses in Huxley-type models. In this study, we aimed to analyze the sensitivity of force response to changes in model parameters in Huxley-type models. A two-state Huxley model was used to determine the cross-bridge attachment distributions and forces for shortening and lengthening contractions. Sensitivity of muscle force to changes in attachment rate, detachment rate, and cross-bridge binding distance was examined within a range of ±20% of the nominal value using Monte Carlo simulations. Changes in the detachment rate influenced the predicted muscle forces the most for lengthening contractions, while changes in attachment rate and binding distance affected forces the most for shortening contractions. These results show once more the asymmetry between shortening and lengthening contractions and the difficulty in using a single cross-bridge model to predict forces during shortening and elongation accurately.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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