Variation in planar area movements in healthy individuals: Influences of hand dominance and task type (tool use vs. pantomime)
Notice bibliographique
Résumé
Independent living requires manipulating tools, such as using a knife to slice a piece of bread. However, people with apraxia (~60% of left hemisphere stroke patients) are unable to use tools and objects in daily life activities. The Waterloo-Sunnybrook Apraxia Battery assesses patients' ability to perform ADL gestures. To create normative profiles for comparisons, 10 healthy right-handed participants both pantomimed (pretended) tool use and used physical tools for transitive gestures from the Apraxia Battery bimanually. Hand positions were optoelectronically recorded for 3 trials. For the gesture of "hammering to pound a nail", the planar range covered by the preferred hand (range YZ [right object] = 33.10mm, 137.30mm; range YZ [right pant] = 270.22mm, 378.32mm) was smaller than that of the non-preferred hand (range YZ [left object] = 79.59mm, 217.64mm; range YZ [left pant] = 394.69mm, 428.30mm). Further, there was more controlled movement during actual tool use than pantomime (Figure 1), exhibited by a smaller range in position (range YZ [right object] = 33.10mm, 137.30mm; range YZ [left object] = 79.59mm, 217.64mm). Pantomiming produced a greater trajectory of movement (range YZ [right pant] = 270.22mm, 378.32mm; range YZ [left pant] = 394.69mm, 428.30mm). These trends are consistent across the subject pool. These findings suggest that considering variation in healthy persons will help to identify differing levels of variability in persons with apraxia.Acknowledgments: NSERC and the Heart and Stroke Foundation of Ontario
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».