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Enregistrement W4404194508 · doi:10.1080/00222895.2024.2416238

Does Body Postural Configuration Affect Upper Limb Performance During Point-to-Point Hand Movements?

2024· article· en· W4404194508 sur OpenAlexaff
Mika Ben David Bauch, Melanie C. Baniña, Dario G. Liebermann, Jason Friedman

Notice bibliographique

RevueJournal of Motor Behavior · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationAffect (linguistics)PsychologyMovement (music)Point (geometry)Upper limbLower limbCommunicationMedicineMathematicsPhysicsAcousticsGeometrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adopting a postural configuration may be regarded as preparation for the performance of an upcoming movement. However, it is unclear how different postural configurations affect motor performance. The aim of the current study was to examine how body posture - sitting versus standing - influences fast and accurate planar point-to-point hand movements. Twenty-three healthy adults performed a "Go/No-go" paradigm while doing repetitive point-to-point movements. Arousal levels, which may change due to the change in posture, were independently manipulated by using a sham threat of electrical stimulation. Upper limb kinematics, center of pressure displacement, and galvanic skin responses were recorded in four test conditions: sitting and standing with and without arousal manipulation. Descriptive performance measures were computed and analyzed using multiple analyses of variance. A difference in arousal level was observed in the two conditions with the arousal manipulation, but no difference in arousal level was found between sitting and standing. Center of pressure displacement onset was found to be earlier in the two standing conditions compared to those in sitting. No difference was found in upper limb performance between the two postures, nor due to the arousal manipulation. We concluded that under the tested conditions, body posture does not appear to affect upper limb performance.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,456
Score d'incertitude au seuil0,428

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 savante0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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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