Influence of daily physical activity on fine motor skills of adults around a Fitts task
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : Achieving our daily tasks depends on the speed-accuracy conflict. Physical activity plays a role in the development of our motor skills. However, the relationship between physical activity level (PAL) and fine motor skills remains largely unexplored. Aim : Our aim was to examine the relationship between the amount of daily physical activity and the performance of healthy adults in a reciprocal aiming task. Materials and methods : Eighty-seven healthy adults completed a reciprocal aiming task using a digital tablet. Four difficulty levels (3-6, determined by target width) and 50 scores for each level were performed using both hands. Movement time, error rate, and performance index were analyzed. PAL was measured using the Global Physical Activity Questionnaire. Spearman correlations and nparLD analysis were used in R Studio to explore the influence of physical activity level, difficulty index on individuals’ performances. Results : Apart from a correlation between PAL and motor performance at the easiest level ( r =0.23, p =0.002), there was no correlation between PAL and fine motor performance. Conclusions : The results of our study did not indicate any significant major correlations between daily PAL and fine motor performance except when the constraints of a reciprocal aiming task are the lowest. Further work is needed to consider the use of the reciprocal Fitts task in a clinical setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».