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Enregistrement W2262488289 · doi:10.1123/mcj.9.3.242

The Negotiation of Stationary and Moving Obstructions during Walking: Anticipatory Locomotor Adaptations and Preservation of Personal Space

2005· article· en· W2262488289 sur OpenAlexaff
Martin Gérin-Lajoie, Carol L. Richards, Bradford J. McFadyen

Notice bibliographique

RevueMotor Control · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnticipation (artificial intelligence)GaitObstaclePhysical medicine and rehabilitationMovement (music)Obstacle avoidancePsychologyPreferred walking speedTracking (education)Action (physics)Computer scienceAdaptation (eye)Cognitive psychologyArtificial intelligenceRobotNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article introduces a novel, ecological, obstructed walking paradigm. Gait adaptations to circumvent obstacles undergoing uncertain displacements, and the effect of revealing the obstacle's action beforehand, were investigated in young adults. The personal space (PS) maintained during walking was quantified for the first time under different environmental factors including auditory distractions. Obstacle movement and its uncertainty resulted in gait adjustments aimed at gaining time to assess the situation. Early gait adaptations and constant clearances around the obstacle suggest that anticipation and preplanning are involved in such navigational tasks. Participants systematically maintained an elliptical PS during circumvention, but they adjusted its size according to different environmental factors. There was a relationship between the size of PS and level of attention, which suggests that the regulation of PS is used to control locomotion. This novel paradigm has important implications for the assessment and training of locomotor ability within real world environments.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations223
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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