Integrating muscle energetics into biomechanical models to understand variance in the cost of movement
Notice bibliographique
Résumé
In this Review, we explore the state of the art of biomechanical models for estimating energy consumption during terrestrial locomotion. We consider different mechanical models that provide a solid framework to understand movement energetics from the perspective of force and work requirements. Whilst such models are highly informative, they lack specificity for predicting absolute metabolic rates across a range of species or variations in movement patterns. Muscles consume energy when they activate to generate tension, as well as when they shorten to generate positive work. Phenomenological muscle models incorporating steady-state parameters have been developed and are able to reproduce how muscle fibre energy consumption changes under different contractile conditions; however, such models are difficult to validate when scaled up to whole muscle. This is, in part, owing to limited availability of data that relate muscle dynamics to energetic rates during contraction of large mammalian muscles. Furthermore, factors including the compliance of tendinous tissue, dynamic shape changes and motor unit recruitment can alter the dynamics of muscle contractile tissue and potentially improve muscle efficiency under some locomotion conditions. Despite the many challenges, energetic cost estimates derived from musculoskeletal models that simulate muscle function required to generate movement have been shown to reasonably predict changes in human metabolic rates under different movement conditions. However, accurate predictions of absolute metabolic rate are still elusive. We suggest that conceptual models may be adapted based on our understanding of muscle energetics to better predict the variance in movement energetics both within and between terrestrial species.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».