Nonlinear analysis of the effects of vision and postural threat on upright stance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Humans maintain upright stance to interact with their surroundings. Linear analysis of these processes fails to address the nonstationary behavior of the human body, whereas dynamical nonlinear approaches consider the underlying dynamics of postural sway. Here, behavior during upright stance was examined using nonlinear methods to provide additional insights into the effects of postural threat (height above ground) and vision on postural control. RESEARCH QUESTION: Can nonlinear methods provide more comprehensive identification and analysis of height- and vision-related changes in quiet standing? METHODS: This study is a secondary analysis of a previously collected and published dataset. Twenty young healthy adults performed a 60 s quiet standing balance task under all combinations of: (1) two height conditions: standing at ground level (LOW) and standing 3.2 m above ground level (HIGH); and (2) two visual conditions: eyes open (EO) and eyes closed (EC). Recurrence quantification analyses (RQA) were performed on centre of pressure (COP) and centre of mass (COM) data to calculate Recurrence Rate (%REC), Determinism (%DET), Entropy (ENT), and Average Line Length (LINE). RESULTS: For COP, %DET, ENT, and LINE showed significant effects of vision and height, with the values of each measure being lowest in the HIGH-EC condition. For COM, %DET, ENT, and LINE showed significant effects for vision, with the values of each being lower in the EC compared to EO condition; additionally, %DET was significantly smaller in the HIGH condition compared to LOW. SIGNIFICANCE: RQA identified differences in sway dynamics across both vision and height conditions that linear methods failed to detect. They represented greater randomness and adaptability in response to increased fear (HIGH) or decreased sensory information (EC). The novel effects observed with these RQA variables suggest nonlinear analyses provide a more robust tool for identifying the effects of postural threat and vision on upright stance.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».