Effect of Hemsball Shooting on Fine Motor Proficiency in Hearing Impaired Children
Notice bibliographique
Résumé
In this study, which was designed in pre-test – post-test and experimental-control model, it was aimed to determine the effect of hemsball shooting techniques on fine motor proficiency and manual dexterity in hearing-impaired children between the age range of 7-11. The study group was composed of 26 children (13 for the experimental group + 13 for the control group) aged between 7-11 years old with hearing loss above 56 dB and having no second impairment and sports background. The children in the experimental group were subjected to a training program to improve their fine motor skills and manual dexterity for three days a week, one hour each day throughout 10 weeks, which involved hemsball shooting techniques. Fine motor proficiency and manual dexterity of hearing-impaired children were measured by the three sub-tests (fine motor precision, fine motor integration, manual dexterity) of Bruiniks-Oseretsky Test of Motor Proficiency (BOT-2). In the research, the group experiment-control and measurements (pre-test – post-test) were compared with independent samples t-test and paired samples t-test. As a result of the study, it was revealed that hemsball shooting techniques had a significant effect on the fine motor proficiency levels of hearing-impaired children, including fine motor precision, fine motor integration, and manual dexterity. Furthermore, it was determined that the effect of hemsball shooting techniques on motor proficiency did not differ significantly according to gender and that the application performed had positive effects on both girls and boys.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».