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Enregistrement W2996547517 · doi:10.1111/desc.12935

Individual differences in motor development during early childhood: An MEG study

2019· article· en· W2996547517 sur OpenAlexafffund
Blake W. Johnson, Cecilia Jobst, Rita Al‐Loos, Wei He, Douglas Cheyne

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensUniversity of TorontoSickKids FoundationMental Health Research CanadaHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMagnetoencephalographyPsychologyDevelopmental psychologyMotor cortexAudiologyMotor skillEarly childhoodAge groupsBrain activity and meditationElectroencephalographyNeuroscienceMedicineDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a previous study, we reported the first measurements of pre-movement and sensorimotor cortex activity in preschool age children (ages 3-5 years) using a customized pediatric magnetoencephalographic system. Movement-related activity in the sensorimotor cortex differed from that typically observed in adults, suggesting that maturation of cortical motor networks was still incomplete by late preschool age. Here we compare these earlier results to a group of school age children (ages 6-8 years) including seven children from the original study measured again two years later, and a group of adults (mean age 31.1 years) performing the same task. Differences in movement-related brain activity were observed both longitudinally within children in which repeated measurements were made, and cross-sectionally between preschool age children, school age children, and adults. Movement-related mu (8-12 Hz) and beta (15-30 Hz) oscillations demonstrated linear increases in amplitude and mean frequency with age. In contrast, movement-evoked gamma synchronization demonstrated a step-like transition from low (30-50 Hz) to high (70-90 Hz) narrow-band oscillations, and this occurred at different ages in different children. Notably, pre-movement activity ('readiness fields') observed in adults was absent in even the oldest children. These are the first direct observations of brain activity accompanying motor responses throughout early childhood, confirming that maturation of this activity is still incomplete by mid-childhood. In addition, individual children demonstrated markedly different developmental trajectories in movement-related brain activity, suggesting that individual differences need to be taken into account when studying motor development across age groups.

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 seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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