The Significance of Uneven Walking Transitory Modulations in Walking Momentum Regulation and Active Work
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Uneven walking presents challenges such as balance maintenance and increased energetics. Beyond average step parameter variations, humans may employ transient strategies to conserve mechanical work or enhance momentum with minimal metabolic costs. Thus, we quantified mid-flight positive mechanical work induction, step length, and effective leg length modulation from four steps before to four steps after a specific encounter for young and older adults with normal and restricted lookaheads. Simulations were also conducted to assess the impact of step length or effective leg length changes on step-to-step transition or post-transition speed. We observed that young adults’ mid-flight energy inducements were focused around the encounter, influenced by lookahead state affecting modulation based on feedback or feedforward control. While with the restricted lookahead, older adults showed similar regulation, their anticipatory modulation was poorer and extended over the evaluation interval. With normal lookahead, young adults reduced step length just before the encounter, potentially increasing momentum with less heel-strike energy dissipation. Step length changes around and after the perturbation may have been passive. Older adults exhibited longer modulation periods than young adults. We also noted active leg length modulation, likely influenced by tactile sensory information. For up-steps, effective leg lengths were shorter, while for down-steps, they were longer, potentially compensatory actions to minimize COM vertical fluctuations and associated work against gravity. The amplitude of leg length modulation may have been constrained by the flexed legs walking energetic cost or and ankle range of motion. With restricted lookahead, older adults showed larger leg length modulation amplitudes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».