Task-dependent modulation of joint stiffness
Notice bibliographique
Résumé
Joint stiffness defines the dynamic relationship between the position of the joint and the torque acting about it; hence it is important in the control of movements and posture. Joint stiffness consists of two components: intrinsic stiffness, which is due to the viscoelastic properties of the joint, muscle, and connective tissue and the inertia of the limb; reflex stiffness, which arises due to the torque produced by the stretch reflex response. During some tasks, visual, vestibular and somatosensory mechanisms may also contribute to the estimated joint stiffness. This thesis explores how people modulate their joint stiffness to perform different tasks. Numerous studies have investigated whether subjects can modulate their reflex stiffness voluntarily but have produced contradictory results; a possible reason for this uncertainty is the lack of a proper feedback to provide to subjects. This thesis presents a novel algorithm that can estimate intrinsic and reflex stiffness in real-time. Experimental results are then presented that show that using the estimates generated by the real-time algorithm as feedback, subjects could control reflex stiffness independently of intrinsic stiffness. In another set of experiments, subjects were given a task that would be performed optimally by modulating their joint stiffness. However, subjects produced voluntary torques based on visual feedback, rather than modulating their joint stiffness. These voluntary torques were found to be correlated to the velocity of the visual feedback. Thus, though mechanisms exist for subjects to modulate their intrinsic and reflex stiffness independently and voluntarily, subjects did not do so. Rather they preferred to use visual feedback to generate the voluntary torques needed to perform the task. Based on the findings of this thesis we conclude that subjects can modulate their joint stiffness in numerous ways—by altering intrinsic stiffness, reflex stiffness or voluntary components. However, i
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».