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Enregistrement W4378650505 · doi:10.5335/rbceh.v19i1.11017

Desempenho cognitivo entre idosos participantes e não participantes de canto coral

2022· article· pt· W4378650505 sur OpenAlexaboutno aff
Ana Paula, Cinthia Fernanda da Fonseca Silva, Fabiana Maria Alexandre, Valdomiro de Oliveira, Gislaine Cristina Vagetti

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Ciências do Envelhecimento Humano · 2022
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiquePhysical Education and Gymnastics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesCantoPost hocPsychologyArtMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A velhice é marcada por transformações nas esferas biológicas, morfológicas, sociais, psicológicas, e uma das grandes preocupações dos idosos são os declínios dos aspectos cognitivos. Atividades destinadas ao público idoso têm buscado estimular as funções cognitivas, a literatura recente apresenta que o canto coral pode ser uma atividade protetiva para estas funções. O estudo teve como objetivo comparar aspectos do estado cognitivo de idosos participantes e não participantes de canto coral. É um estudo descritivo, comparativo e transversal. Participaram da 96 idosos com idade entre 60 e 90 anos, distribuídos em três grupos: canto coral, controle I (atividade física) e controle II (não praticantes). Foi aplicado o teste de rastreio cognitivo Montreal Cognitve Assesment. A análise de dados foi realizada por meio de ANOVA e post hoc de Bonferroni. Diferenças estatisticamente significativas foram encontradas no desempenho geral e memória. Nas comparações entre grupos, os participantes dos grupos canto coral e controle I apresentaram maiores médias do que os idosos do controle II. Em todos os aspectos as médias do grupo canto coral foram superiores ao controle II. Participar de atividades regulares destinadas aos idosos como canto coral podem ser ferramentas para manutenção do desempenho cognitivo.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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