The Effect of Neuromuscular Fatigue on the Spatiotemporal Coordination of Rowing
Notice bibliographique
Résumé
Within rowing, lower back disorders (LBDs) are common, but the mechanisms underpinning LBDs are poorly understood. Considering this, it is essential to understand how coordination and motor control change under different constraints such as ergometer rowing and fatigue. This can help better inform movement features linked to LBDs. Measurement of the continuous relative phase (CRP) is a method used to quantify body segment and joint coordination, as CRP measures the spatiotemporal control of multi-joint movement. The purpose of this study was twofold: to examine the general spatiotemporal coordination aspects of ergometer rowing in an unfatigued state, and to quantify how the spatiotemporal coordination of a rowing movement changes in response to a fatigue-inducing rowing trial. Wearable IMUs monitored 20 participants’ movement during a 2000 m ergometer row. The Borg-10 Rating of Perceived Exertion (RPE) scale was used to quantify perceived fatigue. Despite significant RPE increases across all athletes, the spatiotemporal coordination of rowing revealed prevailing strategies for the lumbar spine and lower extremity but no significant effects (α = 0.05) of fatigue on CRP outcomes (MARP, DP), cross-correlation lag (RXY), or range of motion. These findings provide further insight into rowing movements and support the idea that heterogeneous responses to fatigue may exist, requiring further study.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».