Personne

Gaëlle Prigent

Cette personne n’est plus à l’EPFL

À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Publications associées (4)

Veuillez noter qu'il ne s'agit pas d'une liste complète des publications de cette personne. Elle inclut uniquement les travaux sémantiquement pertinents. Pour une liste complète, veuillez consulter Infoscience.

A robust walking detection algorithm using a single foot-worn inertial sensor: validation in real-life settings

Kamiar Aminian, Anisoara Ionescu, Gaëlle Prigent, Francesca Salis

Walking activity and gait parameters are considered among the most relevant mobility-related parameters. Currently, gait assessments have been mainly analyzed in laboratory or hospital settings, which only partially reflect usual performance (i.e., real wo ...
SPRINGER HEIDELBERG2023

Real world multimodal assessment of physical behavior change in health and disease

Gaëlle Prigent

Sedentary lifestyle is currently considered a global pandemic, associated with major health problems such as cardiovascular disease and premature death. Regular physical activity (PA) is one way to address this problem, as it brings a variety of health ben ...
EPFL2023

Concurrent Evolution of Biomechanical and Physiological Parameters With Running-Induced Acute Fatigue

Kamiar Aminian, Anisoara Ionescu, Salil Apte, Gaëlle Prigent, Vincent Gremeaux

Understanding the influence of running-induced acute fatigue on the homeostasis of the body is essential to mitigate the adverse effects and optimize positive adaptations to training. Fatigue is a multifactorial phenomenon, which influences biomechanical, ...
FRONTIERS MEDIA SA2022
Afficher plus

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.