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Enregistrement W4399474522 · doi:10.22541/au.171791342.26900643/v1

Localized electrocortical activity as a function of single-leg squat phases and its relationship to knee frontal plane stability

2024· preprint· en· W4399474522 sur OpenAlexaff
Scott Bonnette, Evi Wezenbeek, Jed A. Diekfuss, Taylor M. Zuleger, Mario Humberto Ramírez Díaz, Lexie M. Sengkhammee, Vicente Raja, Gregory D. Myer, Christopher D. Riehm

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrain activity and meditationElectroencephalographyValgusPrecentral gyrusLateralization of brain functionSuperior frontal gyrusSquatCoronal planeInferior frontal gyrusFunctional magnetic resonance imagingRange of motionPsychologyMiddle frontal gyrusPhysical medicine and rehabilitationNeuroscienceMagnetic resonance imagingAnatomyMedicinePhysical therapyOrthodontics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated differences in electroencephalography (EEG) activity within motor-related brain areas during three phases of a single-leg squat (SLS)—i.e., descending, holding, and ascending phases. Specifically, utilizing advanced magnetic resonance imaging guided EEG source localization techniques and markerless motion capture technology, we explored the interplay between concurrently recorded lower-extremity biomechanics and brain activity. Among the phases of a nondominant leg SLS, differences in contralateral brain activity (right hemisphere) were found in the activity of the precentral gyrus, the postcentral gyrus, and the sensory motor area. Alternatively, during the dominant SLS leg, differences among the three SLS phases in contralateral brain activity were fewer. Hemispheric dependent brain activity also significantly correlated with participants’ knee valgus angle range of motion (right hemisphere) and peak knee valgus angles (left hemisphere). In addition to the novel brain and biomechanical findings, this study sheds light on the technical feasibility of recording EEG during complex multi-joint movements and its potential applications in understanding sensorimotor behavior.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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