The Effects of Music Salience on the Gait Performance of Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The presence of a rhythmic beat in the form of a metronome tone or beat-accentuated original music can modulate gait performance; however, it has yet to be determined whether gait modulation can be achieved using commercially available music. OBJECTIVE: The current study investigated the effects of commercially available music on the walking of healthy young adults. Specific aims were (a) to determine whether commercially available music can be used to influence gait (i.e., gait velocity, stride length, cadence, stride time variability), (b) to establish the effect of music salience on gait (i.e., gait velocity, stride length, cadence, stride time variability), and (c) to examine whether music tempi differentially effected gait (i.e., gait velocity, stride length, cadence, stride time variability). METHODS: Twenty-five participants walked the length of an unobstructed walkway while listening to music. Music selections differed with respect to the salience or the tempo of the music. The genre of music and artists were self-selected by participants. RESULTS: Listening to music while walking was an enjoyable activity that influenced gait. Specifically, salient music selections increased measures of cadence, velocity, and stride length; in contrast, gait was unaltered by the presence of non-salient music. Music tempo did not differentially affect gait performance (gait velocity, stride length, cadence, stride time variability) in these participants. CONCLUSIONS: Gait performance was differentially influenced by music salience. These results have implications for clinicians considering the use of commercially available music as an alternative to the traditional rhythmic auditory cues used in rehabilitation programs.
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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) | 0,002 | 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 ».