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Enregistrement W6890248250 · doi:10.34945/f5v01q

Gait kinematic parameters and onset/offset of EMG muscle activities during overground walking in healthy female Yucatan minipigs at different speed ranges from 0.4 m/s to 1.6 m/s

2022· dataset· en· W6890248250 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueUC San Diego · 2022
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsBicepsBiomechanicsElectromyographyGaitMotion captureMediusTraversePreferred walking speed

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY PURPOSE: The overall goal of this study was to provide a baseline for the overground walking in the healthy Yucatan mini pigs. Specifically, we assessed the effect of overground walking speed on various gait kinematic parameters and muscle activities. DATA COLLECTED: Data were collected from nine neurologically-intact adult, female Yucatan mini pigs. The pigs were trained to traverse a straight 3.5 m walkway by following a human experimenter. A motion capture system was used for recording the biomechanics of walking. Wireless surface EMG electrodes were placed on the left and right gluteus medius (GM) muscles, the biceps femoris (BF) muscles, and the vastus lateralis (VL) muscles. For each pig, motion capture data (150 frames/sec) and EMG activity (3000 Hz) were recorded as the pigs traversed the walkway 20-120 times on a given testing day. different parameters are averaged over many strides in a specific speed range. if less than 6 strides are in a speed range, the data is excluded from the analysis. DATA USAGE NOTES:

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,730
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,249 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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