Phase shift between joint rotation and actuation reflects dominant forces and predicts muscle activation patterns
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During behavior, the work done by actuators on the body can be resisted by the body's inertia, elastic forces, gravity, or viscosity. The dominant forces that resist actuation have major consequences on the control of that behavior. In the literature, features and actuation of locomotion, for example, have been successfully predicted by nondimensional numbers (e.g. Froude number and Reynolds number) that generally express the ratio between two of these forces (gravitational, inertial, elastic, and viscous). However, animals of different sizes or motions at different speeds may not share the same dominant forces within a behavior, making ratios of just two of these forces less useful. Thus, for a broad comparison of behavior across many orders of magnitude of limb length and cycle period, a dimensionless number that includes gravitational, inertial, elastic, and viscous forces is needed. This study proposes a nondimensional number that relates these four forces: the phase shift (ϕ) between the displacement of the limb and the actuator force that moves it. Using allometric scaling laws, ϕ for terrestrial walking is expressed as a function of the limb length and the cycle period at which the limb steps. Scale-dependent values of ϕ are used to explain and predict the electromyographic (EMG) patterns employed by different animals as they walk.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».