Data and code for "Initial head posture affects the neck muscle and head/neck kinematic responses during low-speed rear impacts"
Notice bibliographique
Résumé
Data and code to replicate the figures in "Initial head posture affects the neck muscle and head/neck kinematic responses during low-speed rear impacts". Abstract Purpose The goal of this study was to quantify the effect of initial head posture on neck muscle activity and head/neck kinematics during rear impacts. Methods Twelve seated participants experienced rear impacts on a sled with their head in five initial driving postures: left shoulder check, left mirror check, neutral head-forward, rear-view mirror check, or looking at their front-seat passenger. Electromyographic activity in four neck muscles was recorded bilaterally with indwelling electrodes and normalized to maximum voluntary contraction (MVC) levels. Head and torso kinematics were measured. Results Pre-impact muscle activity increased in 6 of the 8 muscles for non-neutral postures compared to the neutral posture (Δ = 0.6–7.5% MVC). During impact, only the peak left multifidus activity significantly changed (Δ = − 12% MVC) during left mirror check compared to neutral posture. Compared to the neutral posture, we observed larger absolute head acceleration (Δ = 0.7–2.6 g) out of the sagittal plane for all non-neutral postures and smaller fore-aft head-torso displacement (Δ = 5.2–7.8 mm) in the left shoulder check and look-at-passenger postures, but only minimal changes in torso kinematics. Conclusion Despite minimal changes to peak neck muscle activity during impact, we observed widespread changes in the head kinematics in non-neutral postures. This work provides data to inform injury prevention methods and simulate drivers with non-neutral head postures in computational models.
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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 | 0,002 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,669 | 0,183 |
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 ».