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Enregistrement W4415650355 · doi:10.3390/s25216565

The Task Dependency of Spontaneous Rhythmic Performance in Movements Beyond Established Biomechanical Models: An Inertial Sensor-Based Study

2025· article· en· W4415650355 sur OpenAlexfundno aff
Analina Emmanouil, Fani Paderi, Konstantinos Boudolos, Elissavet Rousanoglou

Notice bibliographique

RevueSensors · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational and Kapodistrian University of AthensMcGill University
Mots-clésRhythmRobustness (evolution)Task (project management)Motor controlDependency (UML)Inertial frame of referenceTask analysisPace

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spontaneous rhythmic performance is a fundamental feature of human movement, well established in biomechanical models (EBMs) but less understood in complex physical fitness exercises (PFEs). This study examined the task dependency of spontaneous rhythmic performance across three EBMs (walking, hopping, finger tapping) and seven PFEs (hip abduction, back extension, sit-up, push-up, shoulder abduction, squat, lunge). A total of 15 men and 15 women performed each task at a self-selected pace while wearing inertial sensors. Measures included spontaneous motor tempo (SMT), temporal structure metrics, and their within- and between-trial individual variability (%CV) (ANOVA, SPSS 28.0, p ≤ 0.05). SMT was task-dependent, with EMB tasks being near ~2 Hz (walking: 1.82 ± 0.10 Hz; hopping: 2.08 ± 0.22 Hz; finger tapping: 1.89 ± 0.43 Hz) and PFEs being slower (0.36–0.68 Hz). Temporal structure mirrored these differences with shorter cycle and phase durations in EBM than PFE tasks, with relative phase durations consistently at about a 1:1 ratio. Τhe overall low %CV indicated stable performance (within-trial: 1.4–7.5%; between-trial: 0.5–7.8%). The results highlight the task dependency of SMT and temporal structure, as well as the robustness of an overarching internal timing framework supporting rhythmic motor control across diverse movement contexts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,307 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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