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Enregistrement W4400427997 · doi:10.1002/dev.22527

Reaching While Learning to Sit: Capturing the Kinematics of Co‐Developing Skills at Home

2024· article· en· W4400427997 sur OpenAlexfundno aff
Jana M. Iverson, Emily Roemer Britsch, Joshua L. Schneider, Samantha Plate, Valentina Focaroli, Fabrizio Taffoni, Flavio Keller

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Psychobiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthYork UniversityEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentUniversity of PittsburghUniversity of Washington
Mots-clésSittingKinematicsPsychologyPhysical medicine and rehabilitationSession (web analytics)Physical therapyDevelopmental psychologyMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the co-development of infant reaching and postural control across the transition to arms-free sitting at home. We observed infants with typical likelihood (TL; n = 24) and elevated likelihood (EL; n = 20) for autism at four biweekly sessions spanning the transition to arms-free sitting (infant age = 4.5-8 months at first session). At each session, infants sat on a pressure-sensitive mat with external support or independently, wore magneto-inertial sensors on both wrists, and reached for toys presented at midline. Analyses focused on characterizing and comparing control of sitting during reaching actions and standard kinematic metrics of reaching during Supported versus Independent Sitting. Although EL infants achieved arms-free sitting later than TL peers, there were no group differences on any measures. Across sessions, infants' control of the sitting posture during concurrent reaching movements improved in both contexts, though they were less stable as they reached when sitting independently compared to when sitting with support. A similar effect was apparent in the kinematics of reaches, with overall improvement over time, but evidence of poorer control in Independent relative to Supported Sitting. Taken together, these findings underscore the mutually influential and dynamic relations between emerging skills and well-established behaviors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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