Influence of sensorimotor training in the integration of sensory information in an overweight situation
Notice bibliographique
Résumé
Le poids d’un équipement comme ceux des militaires entraîne une instabilité posturale entraînant fatigue musculaire et risque de chute. Le but de cette thèse a été d’étudier les bases neurales de cette instabilité et de déterminer un entraînement permettant de la réduire. Nous avons donc équipé des participants non-athlètes et des judokas (connus pour leur excellente aptitude en termes d’équilibre et de gestion de la masse de l’adversaire) avec une veste de 20kg et avons étudié la transmission des informations provenant de la sole plantaire lors du maintien de la position debout. De manière surprenante, les résultats ont montré une diminution de la quantité d’information provenant des pieds chez les non-athlètes lors de la charge (ce qui expliquerait leur instabilité), diminution absente chez les judokas grâce à des modifications comportementales leur permettant de conserver leur stabilité face à la charge. Ainsi, cet entraînement permettrait de prévenir les risques liés à la gestion d’un surpoids.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».