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Enregistrement W4379095320 · doi:10.1080/00140139.2023.2221416

Muscle fatigue during assisted violin performance

2023· article· en· W4379095320 sur OpenAlexafffund
Clara Ziane, Étienne Goubault, Benjamin Michaud, Mickaël Begon, Fabien Dal Maso

Notice bibliographique

RevueErgonomics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusicians’ Health and Performance
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésElectromyographyMuscle fatigueDeltoid curvePhysical medicine and rehabilitationKinematicsViolinWristTrunkMedicinePhysical therapyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Muscle fatigue is a primary risk factor in developing musculoskeletal disorders, which affect up to 93% musicians, especially violinists. Devices providing dynamic assistive support (DAS) to the violin-holding arm can lessen fatigue. The objective was to assess DAS effects on electromyography median frequency and joint kinematics during a fatiguing violin-playing task. Fifteen university-level and professional violinists were equipped with electromyography sensors and reflective markers to record upper-body muscle activity and kinematics. They played G scales with and without DAS until exhaustion. Paired t-tests assessed DAS effects on delta (final–initial) electromyography median frequencies and joint kinematics. DAS prevented the median frequency decrease of left supraspinatus, superior trapezius, and right medial deltoid, and increases in trunk rotation, left-wrist abduction, and right arm-elevation plane. DAS effects on kinematics were marginal due to retention of musical performance despite fatigue. However, DAS reduced fatigue of several muscles, which is promising for injury prevention.Practitioner summary: Violinists are greatly affected by musculoskeletal disorders. Effects of a mobility assistive device on muscle fatigue during violin playing was investigated. The assistive technology slowed down the development of fatigue for three neck/shoulder muscles, making assisted musical performance a promising avenue to prevent violinists’ injuries.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0030,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,249 · 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'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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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