Neuromuscular fatigue reduces responsiveness when controlling leg external forces
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In legged movement, our legs push against the ground, generating external force vectors that enable agile movements. Neuromuscular fatigue can reduce agility by causing physiological changes, such as slowing muscle reaction time, altering proprioception, and delaying neuromuscular control. Fatigue may deteriorate the nervous system’s control of leg external forces, contributing to reductions in agility. In this study, we investigated the effect of fatigue on the performance of the nervous system in controlling the vertical component of leg external force ground reaction forces. We hypothesized that increased leg fatigue would lead to declines in both the responsiveness (speed) and accuracy of leg force control. To test this hypothesis, we used an apparatus that allowed participants to exert controlled vertical forces with one leg against a force plate while immobilizing the rest of their bodies. Participants adjusted their leg external force to match step targets displayed on a screen. We induced fatigue by having participants maintain submaximal leg forces, and we measured leg force control performance between fatigue trials. Results showed a significant 26% reduction in mean maximum force production, leading to a substantial decline in leg force control responsiveness, as evidenced by a 23% increase in rise time and a 25% narrowing of bandwidth. However, fatigue did not significantly reduce leg force control accuracy. Understanding the effects of fatigue on leg force control can inform the development of strategies and technologies to sustain agile performance, even in the presence of fatigue. New and Noteworthy We developed a method to probe the influence of neuromuscular fatigue on the control of leg external forces. Our findings demonstrate that while fatigue significantly diminishes responsiveness (speed), it does not compromise the accuracy of control. These insights enhance our understanding of legged agility and could guide the development of strategies for optimizing leg force control performance. This study paves the way for future research aimed at identifying and employing effective strategies to maintain agility in the face of fatigue.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».