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Enregistrement W1967518756 · doi:10.3389/fnhum.2014.00343

Reduced procedural motor learning in deaf individuals

2014· article· en· W1967518756 sur OpenAlexafffund
Justine Lévesque, Hugo Théoret, François Champoux

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAudiologyPsychologyCochlear implantSerial reaction timeMotor learningHearing lossModalitiesSequence learningProcedural memoryMotor skillTask (project management)NeuroplasticityDevelopmental psychologyCognitive psychologyCognitionNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies in the deaf suggest that cross-modal neuroplastic changes may vary across modalities. Only a handful of studies have examined motor capacities in the profoundly deaf. These studies suggest the presence of deficits in manual dexterity and delays in movement production. As of yet, the ability to learn complex sequential motor patterns has not been explored in deaf populations. The aim of the present study was to investigate the procedural learning skills of deaf adults. A serial reaction-time task (SRTT) was performed by 18 deaf subjects and 18 matched controls to investigate possible motor alteration subsequent to auditory deprivation. Deaf participants had various degrees of hearing loss. Half of the experimental group were early deaf adults mostly using hearing aids, the remaining half were late-deaf adults using a cochlear implant (CI). Participants carried out a repeating 12-item sequence of key presses along with random blocks containing no repeating sequence. Non-specific and sequence-specific learning was analyzed in relation to individual features related to the hearing loss. The results revealed significant differences between groups in sequence-specific learning, with deaf subjects being less efficient than controls in acquiring sequence-specific knowledge. We interpret the results in light of cross-modal plasticity and the auditory scaffolding hypothesis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, 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

Citations33
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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