Modulation of stepping balance reactions through the alignment of vestibular input with body perturbation axis
Notice bibliographique
Résumé
Balance reactions depend on sensing imbalances to direct recovery responses, though the role of vestibular feedback in scaling these responses remains uncertain. While vestibular input can alter anticipatory postural adjustments before a compensatory step (McMorran, Bent, and Zettel 2024), this study aimed to clarify whether this reflects vestibular-based scaling of step-recovery or if vestibular input acts as a stability reference in feedforward control of step execution. To investigate vestibular input's influence on step scaling, galvanic vestibular stimulation (GVS) was aligned to amplify or diminish the sense of perturbed postural motion in forward step recovery, through inducing the sensation of forward (FGVS) or backward (BGVS) postural motion. Effects of altered vestibular input was analyzed in terms of postural and step motion and restabilization. GVS modulated forward step responses asymmetrically, with BGVS exhibiting greater postural motion in advance of the step as indicated through forward stability, while FGVS evoked larger and faster forward steps relative to the body. Upon landing the step, these differences culminated as skewed stability according to GVS direction, with a smaller stability margin in BGVS compared to a larger one in FGVS. This stability shift continued post-recovery, with a forward-BGVS and backward-FGVS shift when re-establishing equilibrium. These results demonstrate step-recovery scaling according to the GVS direction, indicating vestibular-based modulation of compensatory stepping reactions.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».