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Enregistrement W2414232290 · doi:10.1080/00222895.2015.1134435

Interstimulus Intervals and Sensory Modality Modulate the Impact of a Cognitive Task on Postural Control

2016· article· en· W2414232290 sur OpenAlexaff
Nadia Polskaia, Yves Lajoie

Notice bibliographique

RevueJournal of Motor Behavior · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionPsychologyInterstimulus intervalStimulus modalitySensory systemAudiologyElementary cognitive taskTask (project management)Modality (human–computer interaction)Physical medicine and rehabilitationCognitive psychologyNeuroscienceMedicineComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present literature not only reveals the use of a wide variety of cognitive tasks but variability in their interaction with postural control. The question then arises, as to, whether postural control is sensitive to specific features of a cognitive task. The present experiment assessed the impact of cognitive tasks with interstimulus intervals (ISI) of varied duration and sensory modality on postural control in young adults. Seventeen participants (23.71 ± 1.99 years old) were instructed to stand on a force platform while concurrently performing cognitive tasks with ISIs of two and 5 s. The tasks were presented both, auditorily and visually. The visual tasks consisted of counting the total occurrence of a single digit. The auditory tasks consisted of counting the total occurrence of a single letter. Performing the cognitive tasks with an ISI of 2 s resulted only in an increase in the anteroposterior mean power frequency. Presenting the tasks visually also significantly reduced area of 95% confidence ellipse and AP and mediolateral sway variability. These results may suggest that ISIs can modify postural performance by altering the allocation of attentional focus. Also, presenting tasks using a visual sensory modality appears to yield lower postural sway.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,359 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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