The effect of limb symmetry on fatigue-induced forward swimming movement variability in para-swimmers
Bibliographic record
Abstract
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
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".