MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392199495 · doi:10.18280/mmep.110201

Unified Neuromechanical Control Model for Rhythmic and Discrete Hand Movements

2024· article· en· W4392199495 sur OpenAlexvenueno aff
Nafiseh Ghaffar Nia, Fariba Bahrami, Erkan Kaplanoğlu, Ahad Nasab

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhythmComputer sciencePhysical medicine and rehabilitationControl (management)Movement controlControl theory (sociology)Artificial intelligenceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Movement is one of the essential characteristics of living beings.Despite the diversity of animal species and the apparent differences, standard features exist between their movement systems that follow a particular pattern.The movements can mainly be divided into discrete and rhythmic categories controlled by the central nervous system.Scientists usually consider these two types of motion separately in the control system and use different methods and resources to produce and model them.Proposing a unified and comprehensive model for generating and controlling rhythmic and discrete movement with the same control system is more valuable, albeit challenging.This is essential because such a model would address a fundamental problem in the field of motor control, offering a holistic solution to understanding how living beings generate and control movement.A unified model could revolutionize various fields, including robotics, rehabilitation, and neuroscience, by providing a versatile framework applicable to various applications.In this study, we employed the Hodgkin-Huxley (HH) equations in our computational model; their suitability lies in their ability to capture the intricate dynamics of neural oscillations and the behavior of neural networks, making them an ideal choice for our investigation.Our comprehensive analysis of the model, factors influencing motion, and oscillation revealed crucial insights.We found that supraspinal input and motor neuron feedback, as the key motor control parameters, play pivotal roles in generating and controlling rhythmic and discrete movements.These findings contribute to our understanding of how the nervous system orchestrates both types of motion within a single framework.Developing a neuromechanical model capable of creating rhythmic and discrete movements holds promising implications.This research can potentially advance fields such as robotics, biomechanics, and rehabilitation by providing a unified framework for motor control.Moreover, understanding the switching mechanism between rhythmic and discrete states could lead to innovative strategies for designing more versatile and adaptive robotic systems and improving rehabilitation protocols for individuals with motor impairments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMathematical Modelling and Engineering ProblemsMême sujetAction Observation and SynchronizationTravaux en français237 207