Comparisons of mechanical and electromyographical muscular utilization ratios.
Notice bibliographique
Résumé
The physical loading of a muscle during functional activities can be estimated by the muscular utilization ratio. This ratio is defined as the percentage of muscular involvement relative to the maximal capacity. Either mechanical or electromyographical approaches can be used to obtain the muscle utilization ratio. However, the non-linear relationship between electromyographical activity and muscle force, as well as the non-equivalence between agonist muscles, may create differences between the mechanical muscle utilization ratio calculated from joint moments and the electromyographical muscle utilization ratio calculated from electromyographical data. The aim of this study was to compare, during a squat test, the mechanical muscle utilization ratio and the electromyographical muscle utilization ratio estimated by three different methods; direct linear approximation, second order polynomial regression and linear interpolation. The knee extensor moment and electromyographical data of rectus femoris and vastus medialis of 11 subjects were recorded during both knee extension and squat. Both tests were performed with the knee maintained at 90 degrees of flexion. The results showed that: a) the electromyographical muscle utilization ratio, calculated from the average of vastus medialis and rectus femoris, significantly underestimates the mechanical muscle utilization ratio (ANOVA, p < 0.01), b) the differences between the mechanical muscle utilization ratio and the electromyographical muscle utilization ratio are larger for the direct linear approximation method than for the second order polynomial regression (ANOVA, p < 0.01) or the linear interpolation method (ANOVA, p < 0.01), and c) independent of the method utilized, there is no difference between the electromyographical muscle utilization ratio predicted by the vastus medialis as compared with the rectus femoris (ANOVA, p > 0.01).(ABSTRACT TRUNCATED AT 250 WORDS)
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».