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Enregistrement W2050404578 · doi:10.3104/reports.137

Performing movement sequences with knowledge of results under different visual conditions in adults with Down syndrome

2003· letter· en· W2050404578 sur OpenAlexaff
Naznin Virji‐Babul, Jennifer Lloyd, Geraldine Van Gyn

Notice bibliographique

RevueDown Syndrome Research and Practice · 2003
Typeletter
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensDown Syndrome Research Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMovement (music)PsychologyTask (project management)Physical medicine and rehabilitationVisual feedbackCognitive psychologyComputer scienceArtificial intelligenceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine the learning of movement sequences in individuals with Down syndrome under different visual information conditions. 10 adults with Down syndrome and 14 neurologically typical adults performed a sequence of movements under two different visual information conditions: full visual feedback of the limb and environment and no visual feedback of the limb. Participants were given knowledge of results of their total movement time after each trial. The entire task was presented as a game and movement time information was given as a "score" after each trial. Participants were also given verbal encouragement throughout the task. As expected, individuals with Down syndrome had significantly slower reaction and movement times than neurologically typical participants. Interestingly, however, mean reaction and movement time was not affected by the visual condition, in either group. Participants with Down syndrome improved their performance over the presented trials, in both visual information conditions. These findings indicate that providing knowledge of results of movement performance can facilitate the performance and coordination of movement sequences even under conditions where visual information of the moving limb is restricted.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,292 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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