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Enregistrement W2745230818

Dance keeps us young: Older adults who participate in dance class do not differ from young adults in timing

2015· article· en· W2745230818 sur OpenAlexaff
Sara M. Scharoun Benson, Nicole Williams, Pamela J. Bryden

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlownessDancePsychologyPhysical medicine and rehabilitationTask (project management)Motor skillCognitionAudiologyDevelopmental psychologyPhysical therapyMedicineNeuroscience
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aging is associated with vast neuromuscular and sensorimotor changes that may manifest in motor performance deficits (i.e., slowness and an increased variability in movement). The current study used a newly developed Hand Selection Complexity Task (HSCT) to compare timing and accuracy in older adults (OAs: n = 12, Mage = 77.2, 11F) from a retirement home (R-OAs: n = 6, Mage = 79.3, 5F) and dance class (D-OAs: n = 6, Mage = 75.0, 6F) to young adults (YAs: n = 20, Mage = 22.65, 12F) from the university community. HSCT gradients were displayed on a table in front of the participant in ipsilateral and contralateral space. Starting with hands at the midline, participants performed 10 reciprocal tapping movements between two targets as fast and accurately as possible. The gradient in contralateral space was completed first, where participants were free to select whichever hand felt most comfortable. Three conditions enabled manipulation of: (1) target amplitude, (2) target width, and (3) both target amplitude and width simultaneously. Within each condition, six levels of difficulty, determined using Fitts' Law, were randomly presented. Timing and accuracy were recorded. A main effect of age revealed that OAs took significantly longer to complete the task; however no differences in the number of errors emerged. Interestingly, when separated into two groups based on recruitment location, D-OAs did not differ from YAs; however, R-OAs were significantly slower than both YAs and D-OAs. Previous work has demonstrated that physical activity can help prevent cognitive decline. The current study provides preliminary evidence to extend the benefits of physical activity, such as dance, to preserve motor functioning.Acknowledgments: The authors would like to acknowledge the Natural Sciences and Engineering Research Council (PJB) for funding.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0030,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,255 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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