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Enregistrement W2074286007 · doi:10.5152/balkanmedj.2012.105

10.5152/balkanmedj.2012.105

2000· article· en· W2074286007 sur OpenAlexvenueno aff
Çağatay Barut, Erhan Kızıltan, Ethem Gelir, Fürüzan Köktürk

Notice bibliographique

RevueTime to knit · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinger tappingTappingInterval (graph theory)StatisticsTest (biology)Task (project management)MathematicsAudiologyMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The finger-tapping test is a commonly employed quantitative assessment tool used to measure motor performance in the upper extremities. This task is a complex motion that is affected by external stimuli, mood and health status. The complexity of this task is difficult to explain with a single average intertap-interval value (time difference between successive tappings) which only provides general information and neglects the temporal effects of the aforementioned factors. AIMS: This study evaluated the time course of average intertap-interval values and the patterns of variation in both the right and left hands of right-handed subjects using a computer-based finger-tapping system. STUDY DESIGN: Cross sectional study. METHODS: Thirty eight male individuals aged between 20 and 28 years (Mean±SD = 22.24±1.65) participated in the study. Participants were asked to perform single-finger-tapping test for 10 seconds of test period. Only the results of right-handed (RH) 35 participants were considered in this study. The test records the time of tapping and saves data as the time difference between successive tappings for further analysis. The average number of tappings and the temporal fluctuation patterns of the intertap-intervals were calculated and compared. The variations in the intertap-interval were evaluated with the best curve fit method. RESULTS: An average tapping speed or tapping rate can reliably be defined for a single-finger tapping test by analysing the graphically presented data of the number of tappings within the test period. However, a different presentation of the same data, namely the intertap-interval values, shows temporal variation as the number of tapping increases. Curve fitting applications indicate that the variation has a biphasic nature. CONCLUSION: The measures obtained in this study reflect the complex nature of the finger-tapping task and are suggested to provide reliable information regarding hand performance. Moreover, the equation reflects both the variations in and the general patterns associated with the task.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9820,977

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,182 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations19
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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