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Enregistrement W2102884752 · doi:10.1152/jn.00407.2003

Infants Adapt Their Stepping to Repeated Trip-Inducing Stimuli

2003· article· en· W2102884752 sur OpenAlexaff
Marco Y.C. Pang, Tania Lam, Jaynie F. Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStimulus (psychology)Physical medicine and rehabilitationDorsumPsychologyTreadmillMedicineAudiologyNeurosciencePhysical therapyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined whether human infants under the age of 12 mo learn to modify their stepping pattern after repeated trip-inducing stimuli. Thirty three infants aged from 5 to 11 mo were studied. The infants were held over a moving treadmill belt to induce stepping. Occasionally, a mechanical tap was applied to the dorsum of the left foot during the early swing phase to elicit a high step. In some trials, the stimulus was applied for only one step. In other trials, the foot was stimulated for a few consecutive steps. We determined whether the infants continued to show high stepping immediately after the removal of the stimuli. The results showed that after the foot was touched for two or more consecutive steps, some infants continued to demonstrate high stepping for a few steps after the removal of the stimuli (i.e., aftereffect). Such adaptation was achieved by an increase in hip and knee flexor muscle torque, which led to greater hip and knee flexion during the early swing phase. Aftereffects were more commonly seen in older infants (9 mo or older). The results indicated that before the onset of independent walking, the locomotor circuitry in human infants is capable of adaptive locomotor plasticity. The increased incidence of aftereffect in older infants also suggests that the ability to adapt to repeated trip-inducing stimuli may be related to other factors such as experience in stepping and maturation of the nervous system.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations55
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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