The effect of limb symmetry on fatigue-induced forward swimming movement variability in para-swimmers
Notice bibliographique
Résumé
Les modifications de la coordination motrice induites par la fatigue peuvent fortement affecter la performance en natation, en particulier chez les athlètes présentant des déficiences physiques. Une étude antérieure a démontré de façon quantitative des changements de variabilité de dans les gestes de natation dans la direction médiolatérale; cependant, aucune étude n’a auparavant décrit ces changements dans la direction vers l’avant.Six para-nageurs classés internationalement (S3 à S14) ont participé à une étude transversale. Les longueurs des segments du membre supérieur ont été mesurées manuellement et un indice de symétrie des membres (LSI) a été calculé. Un capteur inertiel (IMU) a été fixé au sacrum des athlètes. Ils ont effectué un protocole de natation progressive adapté, comprenant six paliers de nage, ajustés selon la classification et le niveau fonctionnel de chaque participant. Pendant que les accélérations tri-axiales étaient enregistrées. L’effort perçu a été évalué après chaque étape à l’aide de l’échelle de Borg CR-10 afin de vérifier la progression de la fatigue. Les signaux d’accélération dans l’axe antéro-postérieur ont été analysés à l’aide de méthodes non linéaires : l’entropie d’échantillon (SampEn) et la dimension fractale (FD), qui permettent de quantifier respectivement la régularité et la complexité du mouvement. Une ANOVA à mesures répétées a été utilisée pour évaluer les effets de la fatigue sur l’effort perçu (RPE), la SampEn et la FD. Des modèles supplémentaires ont intégré l’asymétrie absolue des membres supérieurs (AbsLSILL) comme covariable afin d’analyser son influence modératrice.Les résultats montrent une augmentation significative de l’effort perçu au fil des étapes (p < 0.001), confirmant l’installation progressive de la fatigue. La SampEn et la FD ont également augmenté de manière significative (p < 0.001), indiquant une élévation de l’irrégularité et de la complexité du mouvement en lien avec la fatigue. Les participants présentant une plus grande asymétrie ont manifesté les hausses les plus marquées de ces indices. L’ajout de l’asymétrie absolue comme covariable a significativement amélioré l’ajustement des modèles statistiques (p < 0.05), confirmant que l’asymétrie amplifie les effets désorganisateurs de la fatigue. Par exemple, les nageurs présentant une asymétrie minimale ont conservé des valeurs d’entropie plus stables, tandis que les autres ont montré jusqu’à 22 % d’augmentation de SampEn et 10 % de FD à la fin du protocole.Ces résultats soutiennent l’hypothèse selon laquelle la fatigue altère le contrôle moteur, et que les asymétries anatomiques exacerbent cette perturbation, en plus dans la direction vers l’avant
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 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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».