Neuromotor variability partially explains different endurance capacities of expert pianists
Notice bibliographique
Résumé
During fatiguing piano tasks, muscle fatigue develops differently between expert pianists. Differences in neuromotor strategies employed could explain a slower rate of fatigue development. The objective was to compare muscle activation and kinematic variabilities between ShortDuration (i.e., pianists with less endurance) and LongDuration groups. Results from 49 pianists showed that EMG activation variability of most shoulder and upper limbs muscles was greater for the ShortDuration group with time during two piano fatiguing tasks, namely Digital and Chord tasks. Segment acceleration variability, assessed using inertial measurement units, was also greater with time for the ShortDuration group at the right arm during the Digital task, and at the thorax and head during the Chord task. Finally, thorax lateroflexion variability increased with time for the LongDuration group (but not the ShortDuration group) during the Digital task. During the Chord task, wrist flexion variability was higher for the LongDuration group compared to the ShortDuration group. These results showed a direct effect of time on the pianists' acceleration variability and EMG activation variability. In contrast, a protective effect of fatigue development could be attributed to kinematic variability. Results also suggest a higher risk of injury among pianists in the ShortDuration group.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».