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Enregistrement W4413101684 · doi:10.1080/00222895.2025.2537821

Effects of Elevated Height in Virtual Reality on Postural Control in the Semi-Tandem Stance

2025· article· en· W4413101684 sur OpenAlexaff
Melissa Chik, Lucas Michaud, Yves Lajoie

Notice bibliographique

RevueJournal of Motor Behavior · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCenter of pressure (fluid mechanics)Physical medicine and rehabilitationForce platformRepeated measures designPsychologyVirtual realityGround reaction forcePhysical therapyMedicineMathematicsComputer scienceEngineeringKinematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Standing at elevated heights can elicit postural adjustments often characterized by reduced center of pressure (COP) magnitude, higher frequencies, and increased irregularity. While often attributed to postural stiffening, such changes may also reflect a shift toward more automatic control. However, most height-related studies use a feet-parallel stance, which may not be generalized to more constrained foot positions like semi-tandem, which are often encountered in real-world height situations. This study investigated the effects of acute virtual height exposure on postural control in a semi-tandem stance. Twenty young adults stood on a force platform under three conditions: (1) no VR, (2) VR sidewalk at ground level, and (3) VR elevated plank. Each participant completed six 60-second trials per condition. Repeated-measures ANOVAs revealed that wearing the VR headset alone affected postural control, with further changes under height exposure. Height was associated with increased COP frequency and irregularity, suggesting more automatic control. However, due to biomechanical constraints, the semi-tandem stance may have influenced postural strategies, resulting in increased COP variability. These findings support the use of VR to study postural threat and highlight the role of foot position in postural adaptations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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