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Enregistrement W2730692460

Slow walking leads to slower reaction time in young adults

2014· article· en· W2730692460 sur OpenAlexaff
Natalie Richer, Deborah A. Jehu, Ylan Tran, Yves Lajoie

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreferred walking speedPhysical medicine and rehabilitationTask (project management)Choice reaction timeArousalPower walkingAudiologyPsychologySimulationComputer scienceMedicineCognitionSocial psychologyNeuroscienceEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been established that walking is an attentionally demanding task. However, few studies have examined attentional demands of walking at various speeds and their findings need to be reinforced. Therefore, the aim of the present study was to compare reaction time (RT) at various walking speeds. Fifteen healthy young adults (2 males and 13 females; 20.5 ± 2.59 years) were asked to walk along a 10 meter path at three different walking speeds: preferred, 30% faster and 30% slower. Participants verbally responded to random auditory stimuli as fast as possible while maintaining the requested walking speed. Results demonstrated a significant main effect of Walking Speed on RT (p<0.001). Walking slowly exhibited significantly longer RTs (0.471 ms) than preferred (0.436 ms) and fast (0.401 ms) walking speeds. No difference was found between preferred and fast speeds. Results suggest the longer RTs observed in slow walking could be due to increases in task difficulty, energy requirements and equilibrium demands observed when walking slowly. Since walking fast occurs more frequently than walking slow in daily situations, faster RT in the fast speed condition can be attributed to the fact that it is a more practiced task. The lack of differences in RT between preferred and fast speeds may stem from the similar equilibrium demands. Furthermore, the increase in attentional demand in the non-preferred fast pace may have counterbalanced the heightened arousal levels during fast walking, which could explain the similarity in RT between preferred and fast conditions.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

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)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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