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Enregistrement W2114171482 · doi:10.1371/journal.pone.0084650

Tactile Spatial Acuity in Childhood: Effects of Age and Fingertip Size

2013· article· en· W2114171482 sur OpenAlexafffund
Ryan M. Peters, Daniel Goldreich

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVisual acuityPerceptionAudiologyMedicineTactile discriminationTactile perceptionPsychologyOphthalmologyNeuroscienceSomatosensory system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tactile acuity is known to decline with age in adults, possibly as the result of receptor loss, but less is understood about how tactile acuity changes during childhood. Previous research from our laboratory has shown that fingertip size influences tactile spatial acuity in young adults: those with larger fingers tend to have poorer acuity, possibly because mechanoreceptors are more sparsely distributed in larger fingers. We hypothesized that a similar relationship would hold among children. If so, children's tactile spatial acuity might be expected to worsen as their fingertips grow. However, concomitant CNS maturation might result in more efficient perceptual processing, counteracting the effect of fingertip growth on tactile acuity. To investigate, we conducted a cross-sectional study, testing 116 participants ranging in age from 6 to 16 years on a precision-controlled tactile grating orientation task. We measured each participant's grating orientation threshold on the dominant index finger, along with physical properties of the fingertip: surface area, volume, sweat pore spacing, and temperature. We found that, as in adults, children with larger fingertips (at a given age) had significantly poorer acuity, yet paradoxically acuity did not worsen significantly with age. We propose that finger growth during development results in a gradual decline in innervation density as receptive fields reposition to cover an expanding skin surface. At the same time, central maturation presumably enhances perceptual processing.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations43
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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