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Record W7055548471

Comparaison de deux modèles biomécaniques articulaires dans l'évaluation du chargement lombaire

2009· article· fr· W7055548471 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLumbar spineContext (archaeology)Materials testing
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les risques de blessures au dos lors d’activités au travail demeurent encore aujourd’hui très élevés. Ces risques semblent s’accroître lorsque la charge supportée par les tissus du dos augmente lors, par exemple, de travaux de manutention. Il n’existe pas de façon directe d’évaluer le chargement interne des tissus et le meilleur moyen consiste actuellement à utiliser des modèles biomécaniques articulaires. Il existe différents types de modèles et au Québec, deux groupes ont travaillé sur un modèle biomécanique articulaire: (1) le groupe de Sherbrooke dirigé par Denis Gagnon qui a développé un modèle à partir d’une approche hybride basée sur des mesures d'EMG combinée avec l’optimisation (Modèle EMGAO) ; (2) le groupe de Polytechnique sous la direction de Aboulfazl Shirazi-Adl qui a élaboré un modèle à partir d’une approche cinématique (modèle cinématique). L’objectif de cette activité était de comparer les réponses de ces deux modèles de manière à voir en premier lieu si ceux-ci concordaient et en second lieu d’identifier les faiblesses majeures de chacun des modèles pour que plus tard on puisse améliorer les résultats._x000D_ Méthode : La comparaison entre les modèles de Gagnon et de Shirazi-Adl nécessitait les mêmes données d’entrée. Pour ce faire, plusieurs tâches statiques et dynamiques ont été simulées en laboratoire par un sujet. Les données nécessaires aux deux modèles ont été recueillies au moyen de deux systèmes de mesures photogrammétriques (caméras vidéo et optoélectronique), d’un système d’électromyographie de surface, d’une plate-forme de force de grande dimension et d’un dynamomètre capable d’enregistrer l’activité musculaire des muscles du dos lors d’efforts maximaux._x000D_ Résultats : Trois tâches isométriques différentes en posture debout ont été analysées pour un sujet afin de prédire les moments externes, les forces musculaires et les charges appliquées sur le rachis lombaire. En dépit de résultats équivalents sur la prédiction des moments de force, des forces de compression et des forces musculaires totales, les forces attribuées aux groupes musculaires locaux et aux groupes musculaires globaux étaient considérablement différentes entre les deux modèles. Une conséquence directe de cette différence fait en sorte que les forces de cisaillement prédites par le modèle cinématique étaient supérieures en raison d’une plus grande force musculaire attribuée aux groupes musculaires globaux. La différence entre les deux modèles aurait été probablement moins élevée si le modèle EMGAO avait considéré les conditions d’équilibre à tous les niveaux vertébraux lombaires jusqu’à T12 au lieu d’une seule section transversale prise à L5/S1._x000D_ Conclusions : En dépit de caractéristiques géométriques et de propriétés passives de la colonne semblables et également sous la contrainte de moments externes de même grandeur, les deux modèles ont prédit des forces musculaires et des charges en cisaillement différentes. Toutefois, en équilibrant l’action musculaire à tous les niveaux lombaires, le modèle cinématique satisfait aux conditions d’équilibre autant à L5/S1 qu’à l’articulation T12. Les différences de prédiction entre les deux modèles devraient donc varier en fonction du niveau vertébral et du type de tâche étudiée. Ce type d’études permettra d’améliorer les modèles et de rendre leur prédiction plus valide.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.080
Threshold uncertainty score0.159

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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 head0.019
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.240 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
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".

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Citations0
Published2009
Admission routes1
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