The biomechanics of working dog locomotion II: Loaded trotting
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing need for working dogs to carry equipment to facilitate or enhance the completion of tasks, and carrying these wearable devices often involves bearing substantial loads on or around their spines. However, the potential locomotory, physiological and/or behavioural effects of the shape and/or weight of these devices on working dog performance are unknown. This work aimed to investigate the absolute and relative impact of carrying various shapes and magnitude of load on functional performance in working dogs, including Labrador retrievers, shepherd breeds and spaniel breeds. Functional parameters were analysed from each dog during trotting whilst carrying loads that included bags (10% body mass) and a cylindrical tube (5% or 10% body mass). The impact of load type and mass appeared to be breed-specific, with shepherd breeds incurring the greatest impacts in terms of altered spatiotemporal parameters relative to unloaded trotting. Spaniel breeds showed less impact from both load conditions in spatiotemporal gait parameters, but larger differences in joint kinematics and moments relative to the unloaded condition. These data point to a lack of generalisability in the responses to load carrying, even between breeds of broadly similar body shapes, but tentatively suggest that spaniel breeds may perform better during trotting load-carrying tasks, although they may do so at a possible cost of increased muscle forces and joint loads. Further work incorporating measures of energetic expenditure and fatigue is needed to test these hypotheses.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».