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Enregistrement W7080542167 · doi:10.5683/sp3/yek2x4

Data and code for "Learning to stand with delays alters sensorimotor control but does not cause instability when returning to natural balance"

2025· dataset· en· W7080542167 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalance (ability)Control theory (sociology)Motor controlControl (management)TorqueInstabilityPower (physics)Stability (learning theory)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Includes data and code to replicate the figures and statistical tests from "Learning to stand with delays alters sensorimotor control but does not cause instability when returning to natural balance" Abstract: To maintain a bipedal posture, humans must compensate for inherent sensorimotor delays from neural conduction times and electromechanical delays. Aging and certain neurological disorders increase these delays; so, it is crucial that we adapt our control of balance to compensate for the uncertainty associated with acting on delayed sensory information. Although humans can adapt to imposed delays of 400 ms, the mechanisms underlying the adaptation process remain unknown because gross balance instability or errors are absent when returning to balancing without delays. To investigate this, we used a robotic balance simulator to impose delays of 250 ms while participants balanced upright. We characterized and modelled the adjustments in motor commands required to adapt to the addition and removal of delays. Following 20 minutes of adaptation, participants successfully maintained their balance with the imposed delay. When the delay was abruptly removed, participants remained upright with minimal changes in their whole-body oscillations, but we observed transient (5-20 s) increases in the spectral power between 1-2 Hz in the net ankle torques and lower limb muscle activity. Our model revealed that increased sensorimotor gains led to spectral changes in the balance motor commands. Our results indicate that increased sensorimotor gains are necessary to adapt balance control to longer delays and that these gains remained transiently elevated after the removal of the delays without resulting in postural instability. This highlights the remarkable adaptability of human balance control, revealing that the nervous system can flexibly adjust sensorimotor strategies to maintain balance under changing conditions.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,353
Score d'incertitude au seuil0,922

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3530,055

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,243 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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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