Assumptions about the cross-sectional shape of skinned muscle fibers can distort the relationship between muscle force and cross-sectional area
Notice bibliographique
Résumé
Comparisons of muscle force output are often performed after normalization to muscle physiological cross-sectional area (CSA). Differences in force per CSA (i.e., specific force) suggest the presence of physiological differences in contractile function. Permeabilized mammalian skeletal muscle fibers frequently exhibit substantial declines in specific force with increasing CSA, suggesting that smaller fibers are intrinsically stronger than larger fibers of the same group. However, the potential for CSA assessment error to account for CSA-dependent differences in specific force has not received adequate attention. Assessment of fiber CSA typically involves measurement of fiber width and perhaps also height, and CSA is calculated by assuming the cross sections are either circular or elliptical with major and minor axes aligned with the optical measurement system. Differences between the assumed and real cross-sectional shapes would cause variability in the ratio of assessed CSA (aCSA) to real CSA (rCSA). This variability can insidiously bias aCSA such that large aCSAs typically overstate rCSAs of the fibers they represent, and small aCSAs typically understate the rCSAs of the fibers they represent. As aCSA is the denominator for the specific force calculation, scatterplots of specific force versus aCSA would be expected to show declines in specific force as aCSA increases without a corresponding effect in a scatterplot of specific force versus rCSA. When comparing active and passive muscle forces between data subsets defined by aCSA, the impact of CSA assessment error should be considered before exploring other physiological mechanisms.
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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 | 0,020 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».