Reduction of pendular energy exchange at very slow human walking speeds reveals deviations from simple walking models
Notice bibliographique
Résumé
Walking can be modelled as a simple inverted pendulum, where the human body takes advantage of exchanging kinetic and gravitational potential energy to remain in motion. This exchange is well documented at normal speeds but could break down at very slow speeds. We examined energy transduction through the phase shift between potential and kinetic energy in human walking at a wide range of speeds (0.1-2.0 m s-1), specifically capturing very slow speeds (<0.6 m s-1). We measured phase shift with two different methods. One method used two classical phase shifts of α and β from ( Cavagna and Legramandi, 2020). The second method utilized cross-correlation across each stride. We calculated phase shift from a human gait study and from two simple inverted pendulum-type walking models ( Srinivasan and Ruina, 2006; Rebula and Kuo, 2015). Participants walked at 13 prescribed speeds between 0.1 and 2.0 m s-1 on a split belt instrumented treadmill. We found that phase shifts increased as speed decreased. However, at speeds slower than 0.3 m s-1, the phase shifts approached zero. The simple walking models were unable to demonstrate phase shift behaviour at any speed. Our study demonstrates that as speed slows, humans walk less similarly to the inverted pendulum models, and more complex models may be required to characterize walking at very slow speeds.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».