Adapting Manifold-Based Analyses to Describe How Personal and Task Constraints Impact Lower Extremity Movement Variability During Exercise
Notice bibliographique
Résumé
Despite the recent emphasis in the motor control literature quantifying the structure of movement variability, there is a paucity of research applying these concepts in exercise contexts. Measuring the structure of variability surrounding dynamic valgus motion, and how it is impacted by personal and task constraints, can be achieved by adapting Uncontrolled Manifold (UCM) analyses. This thesis aimed to build a foundation for a complementary approach to evaluating the execution of exercise tasks that considers both average movements and movement variability by addressing four main gaps in the literature. First, it is unclear which methods of computing dynamic valgus motion are most related to external knee abduction and external rotation moments. Second, it is unclear how many repetitions are required to monitor the variability surrounding dynamic valgus motion using adapted UCM analyses. Third, although ankle dorsiflexion range of motion (ROM) restrictions can influence the average dynamic valgus motion, it is unclear whether it also impacts the structure of movement variability. Fourth, research has demonstrated that average dynamic valgus motion is more strongly correlated between single-leg exercises. But, no studies have examined these relationships for the structure of movement variability. In Chapter 3, the data demonstrated that computing dynamic valgus motion as the orthogonal distance of the knee joint center from the hip-foot plane (OD) was a relatively better kinematic proxy of external knee abduction and external rotation moments in comparison to Cardan-Euler angles. In Chapter 4, UCM methods were adapted for use with OD. In Chapter 5, the data showed that participants should perform at least five repetitions to obtain saturated variability data for between-participant analyses and at least eight repetitions for within-participant analyses. Chapter 6 demonstrated that individuals’ ankle dorsiflexion ROM had little influence on the structure of movement variability. Chapter 7 found that the task constraints imposed during exercise strongly influence the structure of movement variability. In summary, data from this thesis provide a platform for future research and practice to expand upon a complementary approach to evaluating the execution of exercise tasks by leveraging movement variability data.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».