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Enregistrement W7105076007 · doi:10.71781/28760

Effet d'un dispositif d'assistance au mouvement sur la cinématique, l'activité musculaire et la performance musicale de violonistes experts

2020· dissertation· fr· W7105076007 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2020
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueMusicians’ Health and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoison controlLower limb2019-20 coronavirus outbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Jusqu’à 93% des musiciens sont affectés par des troubles musculo-squelettiques liés à la pratique instrumentale, dont particulièrement les violonistes qui combinent les facteurs de risque principaux : une posture asymétrique et contraignante, le maintien d’une charge (le violon et le membre supérieur gauche) dans une position quasi-statique, la répétition de mouvements à haute vitesse et la pression des doigts (sur le manche de l’instrument), tous entrainant l’accumulation de fatigue musculaire. Il est crucial d’aménager leur environnement de travail afin de réduire l’accumulation de la fatigue. Les dispositifs d’assistance au mouvement sont utilisés dans le milieu industriel pour réduire les activations musculaires et potentiellement ralentir le développement de la fatigue musculaire. La modification de la dynamique de l’environnement des violonistes via l’application d’une force antigravitationnelle nécessaire au maintien du membre supérieur gauche et de l’instrument pourrait cependant perturber leurs mouvements et affecter leur performance musicale. L’objectif de ce projet de maîtrise est donc d’évaluer l’adaptation motrice à un dispositif d’assistance au mouvement en comparant (O1) la cinématique et (O2) l’électromyographie des membres supérieurs et du cou ainsi que (O3) la performance musicale avec et sans assistance. Quinze violonistes issus d’orchestres professionnels et de programmes de cycles supérieurs en interprétation musicale ont été recrutés. Les participants ont été équipés de 61 marqueurs réfléchissants et de 11 capteurs électromyographiques pour enregistrer leurs mouvements et activations musculaires. Afin de quantifier l’adaptation motrice, les violonistes ont répété une séquence musicale de 13 secondes sans (contrôle), avec (adaptation), et sans (post-adaptation) assistance par un dispositif passif (Kinova O110, Boisbriand, QC, Canada) exerçant une force antigravitationnelle au niveau du coude gauche. Les conditions ont été répétées une semaine plus tard pour évaluer la réadaptation. Neuf à douze mois plus tard, les participants ont écouté des enregistrements audio de leur performance avec et sans assistance et ont évalué leur performance musicale en aveugle. Des modèles linéaires mixtes ont été utilisés afin de comparer la cinématique, l’électromyographie et la performance musicale des conditions avec et sans assistance. L’augmentation de l’erreur angulaire de tous les degrés de liberté du membre supérieur gauche suggère que l’utilisation d’un dispositif d’assistance au mouvement a perturbé la cinématique des violonistes. L’adaptation très sélective de la cinématique articulaire observée au cours de la condition d’adaptation était probablement due à l’absence d’erreur de prédiction de la performance musicale nécessaire pour guider l’adaptation motrice. En effet, la comparaison de la performance musicale avec et sans dispositif n’a montré aucune différence significative, indiquant que les violonistes experts peuvent maintenir un haut niveau de performance malgré la modification de leur patron moteur. En outre, la similarité des angles articulaires et des activations musculaires entre les conditions avec et sans dispositif est restée forte. Enfin, la réduction des activations du deltoïde médian et du trapèze supérieur gauches avec l’assistance est prometteuse quant à l’utilisation des dispositifs pour limiter l’accumulation de fatigue musculaire et réduire la prévalence des troubles musculo-squelettiques liés à la pratique du violon.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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