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Enregistrement W6892251000 · doi:10.5061/dryad.qfttdz0gz

Knee extension moment arm variations relate to mechanical function in walking and running

2021· dataset· en· W6892251000 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDRYAD · 2021
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoment (physics)GaitKnee JointTorqueStiffnessKnee flexionBiomechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The patellofemoral joint plays a crucial mechanical role during walking and running. It increases the knee extensor mechanism’s moment arm and reduces required knee extension muscle forces to generate the extension moment that supports body weight, prevents knee buckling and propels the centre-of-mass. However, the mechanical implications of moment arm variation caused by patellofemoral and tibiofemoral motion remain unclear. We used a data-driven musculoskeletal model with a 12-degree-of freedom knee to simulate the knee extension moment arm during walking and running. Using a geometric method to calculate the moment arm, we found smaller moment arms during running than walking during the swing phase. Overall, knee flexion causes differences between running and walking moment arms as increased flexion causes a posterior shift in the tibiofemoral rotation axis and patella articulation with the distal femur. Moment arms were also affected by knee motion direction and best predicted by separating by direction instead of across the entire gait cycle. Furthermore, we found high inter-subject variation in the moment arm that was largely explained by out-of-plane motion. Our results are consistent with the concept that shorter moment arms increase the effective mechanical advantage of the knee and may contribute to increased running velocity.

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.

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)0,001
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,002

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,268
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

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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