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Enregistrement W4297147935 · doi:10.3390/biomechanics2040038

Mechanics and Energetics of Human Feet: A Contemporary Perspective for Understanding Mobility Impairments in Older Adults

2022· article· en· W4297147935 sur OpenAlexaff
Kota Z. Takahashi, Rebecca L. Krupenevich, Amy L. Lenz, Luke A. Kelly, Michael J. Rainbow, Jason R. Franz

Notice bibliographique

RevueBiomechanics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases
Mots-clésPerspective (graphical)BiomechanicsPhysical medicine and rehabilitationAnkleFoot (prosody)PsychologyCognitive psychologyMedicineComputer scienceArtificial intelligenceAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much of our current understanding of age-related declines in mobility has been aided by decades of investigations on the role of muscle-tendon units spanning major lower extremity joints (e.g., hip, knee and ankle) for powering locomotion. Yet, mechanical contributions from foot structures are often neglected. This is despite the emerging evidence for their critical importance in youthful locomotion. With rapid growth in the field of human foot biomechanics over the last decade, our theoretical knowledge of young asymptomatic feet has transformed, from long-held views of a stiff lever and a shock-absorber to a versatile system that can modulate mechanical power and energy output to accommodate various locomotor task demands. In this perspective review, we predict that the next set of impactful discoveries related to locomotion in older adults will emerge by integrating the novel tools and approaches that are currently transforming the field of human foot biomechanics. By illuminating the functions of feet in older adults, we envision that future investigations will refine our mechanistic understanding of mobility deficits affecting our aging population, which may ultimately inspire targeted interventions to rejuvenate the mechanics and energetics of locomotion.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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