Adults With Down Syndrome Demonstrate Peripheral, Not Central, Deficits When Integrating Movements During Multiple-Target Sequences
Notice bibliographique
Résumé
The perceptual-motor impairments of individuals with Down syndrome (DS) are attributed to central (e.g., neurophysiology deficits that affect the retrieval or initiation of motor programs) and peripheral (e.g., anatomical deficits relating to issues with inertia of limb mechanics and muscle organization) processes. However, recent research suggests that central deficits do not affect the integration between movements. We investigate the impact of central and peripheral DS deficits on movement integration by examining the planning and execution of multiple-target multiple-arm movements. Individuals with DS, typically developing (TD), and individuals with an undifferentiated intellectual disability (UID) completed five aiming tasks: a one target; a one-arm, two-target extension; a two-arm, two-target extension (movement one was performed with one arm and movement two performed with the other); a one-arm, two-target reversal; and a two-arm, two-target reversal. Movement times (MTs) to the first target were longer in the two-target tasks compared with the one-target task. For the one-arm, two-target reversal task, this effect emerged only in individuals with DS. These results indicate that individuals with DS use central processing for movement integration similarly to their TD and UID counterparts but cannot exploit peripheral-level integration to enhance integration in one-arm reversal tasks.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».