Younger Is Not Always Better: Development of Locomotor Adaptation from Childhood to Adulthood
Notice bibliographique
Résumé
New walking patterns can be learned over short timescales (i.e., adapted in minutes) using a split-belt treadmill that controls the speed of each leg independently. This leads to storage of a modified spatial and temporal motor pattern that is expressed as an aftereffect in regular walking conditions. Because split-belt walking is a novel task for adults and children alike, we used it to investigate how motor adaptation matures during human development. We also asked whether the immature pattern resembles that of people with cerebellar dysfunction, because we know that this adaptation depends on cerebellar integrity. Healthy children (3-18 years old) and adults, and individuals with cerebellar damage were adapted while walking on split belts (1:2 speed ratio). Adaptation and de-adaptation rates were quantified separately for temporal and spatial parameters. All healthy children and adults tested could learn the new timing at the same rate and showed significant aftereffects. However, children younger than 6 years old were unable to learn the new spatial coordination. Furthermore, children as old as age 11 years old showed slower rates of adaptation and de-adaptation of spatial parameters of walking. Young children showed patterns similar to cerebellar patients, with greater deficits in spatial versus temporal adaptation. Thus, although walking is a well-practiced, refined motor skill by late childhood (i.e., 11 years of age), the processes underlying learning new spatial relationships between the legs are still developing. The maturation of locomotor adaptation follows at least two time courses, which we propose is determined by the developmental state of the cerebellum.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».