Long-interval intracortical inhibition to the biceps brachii is present during arm cycling but is not different than a position‑matched tonic contraction
Notice bibliographique
Résumé
Locomotor outputs are controlled by a combination of descending input, sensory feedback and networks of cells in the spinal cord called central pattern generators (CPGs). In the absence of descending input, sensory feedback and CPGs are able to produce rhythmic muscle activation, which create complex patterns of locomotor outputs such as crawling, swimming, walking, cycling. Arm cycling is used as a model of locomotion in order to examine various changes in neural excitability as humans require descending input in order to preform successful locomotion. The human nervous system is complex with many different pathways and tracts; one of which, the corticospinal tract, is involved in the voluntary control of human locomotion. Research investigating corticospinal excitability during arm cycling found that supraspinal excitability was greater during arm cycling than a position- and intensity-matched tonic contraction, yet the mechanism(s) are unclear. Various cortical circuits, such as short-interval intracortical inhibition (SICI) and interhemispheric inhibition (IHI), have been investigated. However, these results do not shed light on possible mechanisms for greater supraspinal excitability during arm cycling. Only one study assessed long-interval intracortical inhibition (LICI) during locomotion, but it was during leg cycling and did not assess task-dependency. To date, there has yet to be a study that has assessed LICI during arm cycling. Therefore, the purpose of the study was to determine if LICI is 1) present during arm cycling and 2) task-dependent. It was hypothesized that 1) LICI would be observed during arm cycling and 2) the amount of LICI would be less during arm cycling compared to a tonic contraction.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».