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Enregistrement W2054845064 · doi:10.1177/7010.2006.00238

Saccadic Adaptation in Children

2006· article· en· W2054845064 sur OpenAlexaff
Michael S. Salman, James Sharpe, Moshe Eizenman, Linda Lillakas, Teresa To, Carol A. Westall, Maureen Dennis, Martin J. Steinbach

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Neurology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensUniversity Health NetworkHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSaccadic maskingSaccadeAdaptation (eye)Eye movementMotor learningPsychologyTask (project management)Saccadic suppression of image displacementAudiologyCognitive psychologyNeurosciencePhysical medicine and rehabilitationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Saccades are fast-orienting eye movements. Saccadic adaptation, a form of motor learning, is a corrective change in the amplitude of saccades in response to error. The aim of the study was to ascertain whether saccadic adaptation occurs in typically developing children. We recorded saccades with an infrared eye tracker in 39 children, aged 8 to 19 years, at baseline to 12-degree horizontal target steps and after an adaptive task. During the adaptive task, a saccadic hypometric error was induced. This task consisted of 200 12-degree target steps that stepped backward 3 degrees during the initial saccade and without the participants' awareness. The initial saccade triggered the back-step. This paradigm required a corrective reduction of the amplitude of the initial saccades in response to the induced error. Saccadic adaptation was achieved in 26 participants, whose mean saccadic amplitudes decreased by 13% (P < .05). Saccadic adaptation was not influenced by age. We conclude that children as young as 8 years old have established functions of the neural circuits responsible for the motor learning required for saccadic adaptation.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations18
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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