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Enregistrement W115409629 · doi:10.1177/215416470103600208

Effects of Exercise Frequency on Stereotypic Behaviors of Children with Developmental Disabilities

2001· article· en· W115409629 sur OpenAlexaff
Andrea Prupas, Greg Reid

Notice bibliographique

RevueEducation and training in mental retardation and developmental disabilities · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral and Psychological Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyDevelopmental psychologyAudiologyPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two exercise treatments were implemented, differentiated by frequency. The single frequency exercise treatment consisted of one daily ten minute walk/jog session, while the multiple frequency treatment involved three ten minute walk/jog sessions per day. Stereotypic behaviors were observed prior to the exercise sessions, as well as immediately following exercise. Subjects demonstrate a mean reduction of 51.6% in the single frequency condition. These data confirm the results of past research following a single bout of exercise. However, these positive results are usually short-lived. Thus, the mean reduction of 58.9% following the multiple frequency condition can be viewed as more effective than the single frequency condition because the reduction was maintained throughout different periods of the day. Use of a multiple frequency exercise treatment informally revealed an interaction between exercise and environment with regard to stereotypic behaviors. Observation in the classroom suggested that as the structure of the classroom increased, stereotypic behaviors decreased. Thus, exercise combined with a structured classroom is likely to yield an optimal decrease in stereotypic behaviors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations83
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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