The Effect of Augmented Feedback and Expertise on Spinal Manipulation Skills: An Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of this study was to investigate the combined effect of augmented feedback and expertise on the performance and retention of basic motor learning spinal manipulation skills. METHODS: A total of 103 chiropractic students with various training expertise were recruited for the study. Participants were evaluated at baseline, immediately after trials of augmented feedback practice and 1 week later. During all 3 assessments, students were asked to perform several trials of the same spinal manipulation, for which the maximum preload force, onset of thrust, thrust duration, force and peak force, thrust duration, rate of force application, and any drop in preload force were calculated. The constant error, absolute error, and variable error were calculated for the 3 experimental blocks of trials. RESULTS: Results confirmed that augmented feedback training modified several biomechanical parameters such as the rate of force application, the preload force, and the drop in preload force. The study also confirmed that many biomechanical parameters, including thrust duration and rate of force application, are modified with expertise but failed to identify any interaction effect between expertise and augmented feedback training effects. CONCLUSION: The study determined that expertise did not influence how students performed after a session of augmented feedback training. The study also determined that augmented feedback related to the global performance can yield improvements in several basic components of the spinal manipulation task. These results should be interpreted considering basic motor learning principles and specific learning environments.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».