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Enregistrement W4402036122 · doi:10.1016/j.jelekin.2024.102919

Upper arm muscle activity is influenced by both forearm posture and wrist exertion direction during isometric wrist flexion and extension

2024· article· en· W4402036122 sur OpenAlexaff
Lea Gerditschke, Jeff S Schrattner, Davis A. Forman

Notice bibliographique

RevueJournal of Electromyography and Kinesiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrachioradialisWristIsometric exerciseForearmBicepsElectromyographyMedicinePhysical medicine and rehabilitationUpper limbExertionElbowFlexor Carpi UlnarisElbow flexionPhysical therapyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to determine how wrist exertion direction and forearm posture independently influence upper arm muscle activity during isometric wrist contractions. Surface electromyography was recorded from three muscles of the upper-limb: biceps brachii, triceps brachii, and brachioradialis. Participants were seated with their forearm supported in one of three postures (supinated/neutral/pronated) with an adjustable force transducer that could be placed either above, below, or to the right/left of the participant's hand. Participants performed randomized trials of isometric wrist flexion or extension at five relative intensities: 20, 40, 60, 80, or 100% of maximal force. Trials lasted 4.5 s and both wrist force and electromyography data were assessed. In general, the elbow flexors were more active during wrist flexion, while the triceps were more active in wrist extension, but this pattern reversed in certain forearm postures and wrist exertion directions. Both forearm posture and wrist exertion direction resulted in unique effects on upper arm muscle activity. These findings suggest that muscle activity of the upper arm muscles is influenced independently by both posture and force direction, which should be carefully considered by both motor control specialists and ergonomists.

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)0,002
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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