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Enregistrement W3121939279 · doi:10.1111/cdev.13537

Inferior Auditory Time Perception in Children With Motor Difficulties

2021· article· en· W3121939279 sur OpenAlexafffund
Andrew Chang, Yao‐Chuen Li, Jennifer F. Chan, Dobromir Dotov, John Cairney, Laurel J. Trainor

Notice bibliographique

RevueChild Development · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensBaycrest HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésPsychologyAuditory perceptionPerceptionTime perceptionMotor skillPsychomotor learningCognitive psychologyAudiologyDevelopmental psychologyCognitionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate time perception is crucial for hearing (speech, music) and action (walking, catching). Motor brain regions are recruited during auditory time perception. Therefore, the hypothesis was tested that children (age 6-7) at risk for developmental coordination disorder (rDCD), a neurodevelopmental disorder involving motor difficulties, would show nonmotor auditory time perception deficits. Psychophysical tasks confirmed that children with rDCD have poorer duration and rhythm perception than typically developing children (N = 47, d = 0.95-1.01). Electroencephalography showed delayed mismatch negativity or P3a event-related potential latency in response to duration or rhythm deviants, reflecting inefficient brain processing (N = 54, d = 0.71-0.95). These findings are among the first to characterize perceptual timing deficits in DCD, suggesting important theoretical and clinical implications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,643

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations34
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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