Measuring Customers' Perceived Service Quality in Hotel Industry
Notice bibliographique
Résumé
Synchronizing gait to music-based auditory cues (rhythmic auditory stimulation) is a strategy used to manage gait impairments in a variety of neurological conditions, including Parkinson's disease. However, knowledge of how to individually optimize music-based cues is limited. The purpose of this study was to investigate how instructions to synchronize with auditory cues influences gait outcomes among healthy young adults with either good or poor beat perception ability. 65 healthy adults walked to metronome and musical stimuli with high and low levels of perceived groove (how much it induces desire to move) and familiarity at a tempo equivalent to their self-selected walking pace. Participants were randomized to instruction conditions: (i) synchronized: match footsteps with the beat, or (ii) free-walking: walk comfortably. Participants were classified as good or poor beat perceivers using the Beat Alignment Test. In this study, poor beat perceivers show better balance-related parameters (stride width and double-limb support time) when they are not instructed to synchronize their gait with cues (versus when synchronization was required). Good beat perceivers, in contrast, were better when instructed to synchronize gait (versus when no synchronization was required). Changes in stride length and velocity were influenced by musical properties, in particular the perceived 'groove' (greater stride length and velocity with high- versus low-groove cues) and, in some cases, this interacted with beat perception ability. The results indicate that beat perception ability and instructions to synchronize indeed influence spatiotemporal gait parameters when walking to music- and metronome-based rhythmic auditory stimuli. Importantly, these results suggest that both low groove cues and instructing poor beat perceivers to synchronize may interfere with performance while walking, thus potentially impacting both empirical and clinical outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».