ActiveSwingAsymmetricWalkingIncreaseTrunkKinematicVariability.jl: Supporting code and data for the paper "Active Arm Swing and Asymmetric Walking Leads to Increased Variability in Trunk Kinematics in Young Adults"
Notice bibliographique
Résumé
ActiveSwingAsymmetricWalkingIncreaseTrunkKinematicVariability.jl This repository contains the Julia code, Jupyter notebook, and dataset used in the study "Active Arm Swing and Asymmetric Walking Leads to Increased Variability in Trunk Kinematics in Young Adults" by Mezher et al.. Instructions To run this analysis on your computer, both Julia and Jupyter Notebook must be available. A version of Julia appropriate for your OS can be downloaded from the Julia website, and Jupyter can be installed from within Julia (in the REPL) with ] add IJulia Alternate instructions for installing Jupyter can be found on the IJulia github or the Jupyter homepage (not recommended). From within the main repository directory, start Julia and then start Jupyter in the Julia REPL using IJulia notebook(;dir=pwd()) or if using a system Jupyter installation, start Jupyter from your favorite available shell (e.g. Powershell on Windows, bash on any *nix variant, etc.). In Jupyter, open the Analysis.ipynb notebook. Running all cells will reproduce the results and sole figure of the above mentioned paper. Description of data The data directory contains the demographics and raw data. Each .mat file contains gait events, including*: LFO/RFO (Left/right foot lift-off) LFC/RFC (Left/right foot contact) Data signals found in each .mat file are as follows: FP1/FP2 (left and right force plates, respectively) LFootPos/RFootPos (Left/right foot COM position) LFootLinVel/RFootLinVel (Left/right foot linear velocity) LFootVelwrtPelvis/RFootVelwrtPelvis (Left/right foot linear velocity, relative to the pelvis) LFootAngle/RFootAngle (Left/right foot angle, relative to the lab reference frame) LFootAngVel/RFootAngVel (Left/right foot angular velocity, relative to the lab reference frame) LShoulder/RShoulder (Left/right shoulder angle, extracted in the order SAGITTAL-FRONTAL-CORONAL) LHip/RHip (Left/right hip angle, extracted in the order SAGITTAL-FRONTAL-CORONAL) TrunkPos (Trunk position) TrunkAngle (Trunk angle, relative to the lab reference frame) TrunkLinVel/TrunkAngVel (Trunk linear/angular velocity, relative to the lab reference frame) COG (Whole-body COM/COG) COG_Velocity (Whole-body COM/COG linear velocity) ModelAngMmntm (Whole-body angular momentum--WBAM) Units for all data are standard Visual3D units. Output variables in the results.csv file: left_steplength/right_steplength (Left/right average step length) SD_left_steplength/SD_right_steplength (Left/right step length standard deviation) left_steptime/right_steptime (Left/right average step time) SD_left_steptime/SD_right_steptime (Left/right step time standard deviation) stepwidth/SD_stepwidth (Average step width and step width standard deviation) lvmean/avmean (Mean of the average linear and angular velocity for each stride) lvstd/avstd (Mean of the standard deviation of linear and angular velocity for each stride) lvmax/avmax (Mean of the maximum (peak) linear and angular velocity for each stride) WBAM_mean/WBAM_std (Mean of the average and standard deviation of WBAM for each stride) *Variables named TRST, TREN, SLST, SLEN are present, but empty, and should be ignored.
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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,355 | 0,252 |
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 ».