Adaptive locomotion and self-sampled vision: The effects of age and task complexity
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the effects of environment complexity and aging on adaptive locomotion under voluntary sampled vision. Eight young and eight old adults, independent walkers with normal or corrected-to-normal vision, volunteered to participate. They walked at a self-selected pace and pointed with the dominant foot at the center of a target flush to the ground followed by the post targeting task (PTT): walking or stair climbing. Intermittent vision was sampled as needed during approach via a hand-held momentary switch connected to a pair of Plato LCD goggles (Translucent Technology, Toronto, ON). A six-camera Visualeyez motion analysis system (PTI, Burnaby, BC) captured kinematic data. The approach footfall variability revealed a two-phase approach with adjustments spread out over the last three steps regardless of experimental manipulations. Older adults decreased the approach velocity as the PTT complexity increased and had, overall, more accurate target pointing as compared to young adults. Intermittent vision resulted in longer cumulative distance over the three adaptive steps and larger cumulative distance variability for the complex PTT only. Intermittent vision condition resulted in longer last step length and swing duration as well as increased last step length and last step stance duration variability. Vision was necessary only for 42% of the approach. Visual samples coincided with the last two steps; the common sampling strategy had one or two samples.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 ».