Assessing target acquisition and tracking performance for complex moving targets in the presence of latency and jitter
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of our research is characterization of various motor profiles among primary school age children. We examined 89 Moscow schoolchildren of 8-10 years old, not involved in sports. We analyzed 25 indices from psychomotor, psychophysiologic, posturography and locomotor testing during our research. Children were divided in 4 groups according to its motor coordination character similarity by applying cluster analysis (k-means method). Thereby we obtained 4 clusters which, as we suppose, can be identified as different types of motor coordination or "individual motor profiles" of 8-10 years old children. The results of our research shows that there are no significant differences in age, gender, body composition within clusters, thus it can be used during sport-selection process. The most typical features of 1st cluster representatives are: the ability to anticipate and a high wrist speed; the 2nd cluster representatives are more successful in rapid, rhythmic, automatic actions, based on a mechanism of intrinsic programming. Representatives of the 3rd cluster are notable for a low level of postural control, smooth, accurate and rhythmic arm actions based on a visual feedback, and advanced sense of tempo and space sense. Representatives of the 4th cluster shows highest level of development of coordination ability, which are significant for them in reaching results in various hard-coordination sports and labor activities.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle