Contingency Learning and Reactivity in Preterm and Full‐Term Infants at 3 Months
Notice bibliographique
Résumé
Learning difficulties in preterm infants are thought to reflect impairment in arousal regulation. We examined relationships among gestational age, learning speed, and behavioral and physiological reactivity in 55 preterm and 49 full-term infants during baseline, contingency, and nonreinforcement phases of a conjugate mobile paradigm at 3 months corrected age. For all infants, negative affect, looking duration, and heart rate levels increased during contingency and nonreinforcement phases, whereas respiratory sinus arrhythmia (RSA, an index of parasympathetic activity) decreased and cortisol did not change. Learners showed greater RSA suppression and less negative affect than nonlearners. This pattern was particularly evident in the preterm group. Overall, preterm infants showed less learning, spent less time looking at the mobile, and had lower cortisol levels than full-term infants. Preterm infants also showed greater heart rate responses to contingency and dampened heart rate responses to nonreinforcement compared to full-term infants. Findings underscore differences in basal and reactivity measures in preterm compared to full-term infants and suggest that the capacity to regulate parasympathetic activity during a challenge enhances learning in preterm infants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».