Behavioural energetics in human locomotion: how energy use influences how we move
Notice bibliographique
Résumé
Nearly a century of research has shown that humans, and other animals, tend to move in ways that minimize energy use. A growing body of evidence suggests that energetic cost is not only an outcome of our movement, but also plays a central role in continuously shaping it. This has led to an emerging research area, at the nexus between biomechanics and neuroscience, termed behavioural energetics, which is focused on understanding the mechanisms of energy optimization and how this shapes our coordination and behaviour. In this Review, we first summarize the existing evidence for and against our preferred locomotor behaviours coinciding with energy optima. Although evidence of our preference for energetically optimal gaits has existed for decades, new research is revealing its relevance across a surprising array of dynamic locomotor tasks and complex environments. We next discuss evidence that we adapt our gait toward energy optima over short timescales and in novel environments, which we view as a more stringent test that energy expenditure is optimized in real-time. This necessitates that we sense energy use, or proxies for it, on similar timescales. We therefore next provide an overview of candidate sensory mechanisms of energy expenditure. Finally, we discuss how behavioural energetics can be applied to novel wearable assistive technologies and rehabilitation paradigms, and conclude the Review by outlining what we see as the most important future challenges and opportunities in behavioural energetics.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».