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Enregistrement W4386244667 · doi:10.1167/jov.23.9.5966

Developmental characteristics of visuomotor adaptation strategies in childhood

2023· article· en· W4386244667 sur OpenAlexaff
Alexander Cook, Melissa Aziz, Ahad Zafar, Deborah Giaschi, Hee Yeon Im

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAudiologyMotor learningMotor skillTask (project management)Cursor (databases)Physical medicine and rehabilitationAdaptation (eye)Developmental psychologyTypically developingCognitive psychologyArtificial intelligenceComputer scienceMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visual-motor integration is an essential skill in children’s development for acquiring new movements in dynamic environments. This requires visuomotor adaptation, in which motor commands are adjusted in response to visual feedback. Previous studies in adults suggest the contribution of two stages: an early, attentive processing stage for rapid error reduction and a later, implicit stabilization stage. However, it is unclear how these processes mature. In a child-friendly task, typically-developing children (age 6-11 years with healthy vision) moved a mouse cursor straight to a target location. During learning and relearning, visual feedback of cursor location was rotated 45°, requiring corrective movement. There were 10 baseline (no-rotation), 60 learning, 30 washout (no-rotation), and 30 relearning trials. Initial directional errors were calculated as the angular difference between lines drawn from the start to the point of peak velocity and to the target. Movement onset time and total movement time were also calculated. All measurements were compared to those of adults using the same paradigm. Younger (<8 years) and older (>8 years) children showed decreased errors across learning trials and between learning and relearning (p’s<0.05) blocks. The rate of error reduction increased with age, although children and adults reached the same level by the end of learning and relearning blocks. Errors decreased linearly across trials in younger children and exponentially in older children and adults. Onset time was slower in both groups of children than in adults. Movement time was similar across all groups during learning and relearning, and accelerated during washout in older children and adults. Younger children may achieve visuomotor adaptation in a qualitatively different manner from that of older children and adults. Early-stage processes appear to be immature before age 9, requiring reliance on slower, later-stage mechanisms. Older children use flexible, explicit movement strategies that are closer to those of adults.

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)0,003
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,280 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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