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Enregistrement W7011713371

A Multi-Faceted Approach to Understanding the Effects of Fatigue on Muscle and Kinematic Variability

2025· other· en· W7011713371 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2025
Typeother
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA and Nucleic Acid Chemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCoactivationKinematicsMuscle fatigueMotor controlBiomechanicsShoulder jointTask (project management)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An in vivo human model of muscular and kinematic indeterminacy, the shoulder joint offers potential insight on how the central nervous system optimizes several competing biophysical variables. Muscle fatigue is a condition that impacts several such biophysical variables and can instigate load-sharing; centrally mediated muscle control changes utilized to manage several optimality variables like effort, metabolic cost, and joint load. However, considerable variability in fatigue-mediated shoulder kinematic and muscle activity changes has challenged the ability to make clear inferences on fatigue-mediated shoulder control changes. The goal of this dissertation was to quantify fatigue-mediated shoulder control changes from a multifaceted perspective, in hopes that comprehensive analyses and novel methodologies would further our understanding of the mechanisms that drive centrally mediated shoulder control. Of specific interest was the intent to identify factors which may explain some of the fatigue-mediated shoulder variability that remains unclear. Chapter 3 of this dissertation used coactivation ratios of the scapular stabilizers to describe muscle control changes following a shoulder fatigue task. Shoulder kinematic and coactivation responses to fatigue were variable, yet results indicated that 20-40% of individuals may increase their risk of subacromial impingement syndrome due to fatigue. Chapter 4 of this dissertation investigated how individuals adapt their fatigue-mediated muscular and kinematic responses when completing the same fatigue task from chapter 3 a second time. Participants demonstrated more aggregate kinematics on day 2, while consolidating a more mechanically efficient posture that may minimize serratus anterior fatigue exposure. Chapter 5 harnessed an optimal control biomechanical shoulder model to predict shoulder kinematics changes associated with isolated scapular stabilizer muscle weakness. This study identified a key role of serratus anterior for stabilizing arm elevation, and identified shoulder muscle synergies which may compensate for serratus anterior weakness. Chapter 6 sought to identify how fatigue-mediated changes in muscle elastic modulus may affect muscle control strategies. However, muscle stiffness appeared to be sensitive to the type of exercise/fatigue stimulus which was unforeseen and may be an important consideration for fatigue-related variability. This dissertation concludes by summarizing the integrated findings of chapters 3-6 and proposing new considerations for fatigue-mediated shoulder muscle control.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,162 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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