Quantifying Effects of Dataset Size, Data Variability, and Data Curvature on Modelling of Simulated Age-Related Motor Development Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Motor development in children and youth occurs non-linearly; improvements are rapid at younger ages and decrease as they reach adulthood. There is also evidence that performance variability changes as children and youth age. Accurate models of typical performance are necessary to identify deficits in motor performance and to track the efficacy of therapies. Robotic devices have been used previously to measure motor performance in children and youth, and produce models of typical performance; however, power analyses on these models have not been explored. An algorithm was created to generate normative models of typical motor performance. The accuracy and repeatability of the algorithm were tested using simulated data that changed the number of data points, and the curvature and variability of the data. Two-hundred and eighty-eight participants who are typically developing (ages 5-18) completed a robotic point-to-point reaching task with the Kinarm Exoskeleton. Exponential curves were fit to reaction time measured by the Kinarm to model typical performance. The results of the simulations were used to generate confidence intervals on the models of typical performance. The simulations showed that number of datapoints had the largest impact on accuracy and repeatability of the models, and that repeatability was age-dependent. The simulations with the uniform and non-uniform datasets generated different confidence intervals; however, these differences were minimal when the number of datapoints at each age were matched between the two datasets. To ensure identification of deficits is accurately determined, there is a need to account for differences in repeatability when developing models of typical motor performance in children and youth. The results of our simulations can be used to assess repeatability of non-linear models of motor performance based on dataset size in the future.
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 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 | 0,032 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».