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Record W2921873889 · doi:10.71781/26811

Adaptations neuromusculaires du tronc dans différents contextes de perturbations mécaniques et physiologiques

2017· dissertation· fr· W2921873889 on OpenAlexfundaboutno aff
Jacques Abboud

Bibliographic record

Venuee-Theses (Université du Québec à Trois-Rivières) · 2017
Typedissertation
Languagefr
FieldEngineering
TopicMuscle activation and electromyography studies
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité du Québec à Trois-Rivières
KeywordsEconomics

Abstract

fetched live from OpenAlex

La stabilité posturale est constamment défiée, parfois de façon inattendue, par des perturbations externes appliquées dans différentes directions (exemple : glisser) déclenchant continuellement des ajustements posturaux. Lorsque la colonne vertébrale est soumise à ce type de perturbations externes attendues ou inattendues, des réponses neuromusculaires, telles que les réflexes provoquant une contraction musculaire, contribuent au maintien de la posture. Cependant, il est connu que ces réponses peuvent être influencées par la présence de fatigue musculaire, de fluage des tissus passifs du rachis ou encore de douleur expérimentale lombaire. Des résultats contradictoires ont toutefois été observés entre les différentes études ayant exploré la question, rendant la caractérisation des réponses neuromusculaires du tronc difficile. De plus, des adaptations neuromusculaires, telles qu’une atténuation du réflexe de contraction musculaire ou encore une diminution des oscillations posturales, suivant la répétition d’une même perturbation externe inattendue ont également été rapportées dans la littérature. Ces observations suggèrent que le système nerveux central est capable de moduler les réponses neuromusculaires en fonction d’une expérience passée de perturbation externe, même dans un mode de contrôle réactif. Cela soulève la question de savoir si, basé sur une expérience antérieure, le système nerveux central sera capable de générer des réponses motrices adéquates lorsque la stabilité vertébrale est altérée par l’influence de fatigue musculaire, de douleur expérimentale lombaire ou encore de fluage des tissus passifs du rachis. L’objectif principal de cette thèse était d’identifier et caractériser les adaptations motrices chez des individus sains lorsqu’ils devaient faire face à des perturbations inattendues du tronc dans différents contextes (fatigue musculaire du dos, fluage des tissus passifs du rachis et douleur expérimentale lombaire). Des individus sains ont été recrutés pour participer à trois différents protocoles expérimentaux. Lors de chaque protocole, les participants étaient soumis à plusieurs perturbations externes inattendues du tronc. [1] 15 perturbations avant et après un protocole de fatigue musculaire des extenseurs du dos, [2] 15 perturbations avant et après une flexion prolongée du dos pour induire du fluage des tissus passifs du rachis et [3] 15 perturbations avec et sans présence de douleur expérimentale lombaire. Les adaptations neuromusculaires du tronc ont été mesurées à l’aide d’électromyographie à haute-densité et d’analyse du mouvement du tronc. Les résultats de cette thèse montrent que les participants adaptent leurs réponses neuromusculaires du tronc différemment en fonction du contexte ([1], [2] ou [3]) auquel ils sont soumis. Sous l’influence de fatigue musculaire, les adaptations neuromusculaires suite à la répétition d’une même perturbation posturale externe inattendue, telles que l’atténuation du réflexe d’activation musculaire, sont altérées. À l’inverse, la présence de douleur expérimentale lombaire ou encore de fluage des structures passives du rachis ne modifie la capacité des participants à adapter leurs réponses neuromusculaires du tronc. Ces projets de recherche ont été subventionnés par le Conseil de Recherches en Sciences Naturelles et Génie du Canada (CRSNG) sous la forme d’une bourse d’étude doctorale et du programme de subvention à la découverte.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.785
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.217
Teacher spread0.205 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2017
Admission routes2
Has abstractyes

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