Effects of External Pacing Type on the Cross-Education of Motor Skill
Notice bibliographique
Résumé
Cross-education (CE) is a phenomenon whereby motor training of one limb leads to improved performance in the opposite untrained limb. External pacing of a motor task can enhance CE; however, the influence of different pacing methods is poorly understood. This study explored how motor training with auditory (AP) and visual pacing (VP) impacts CE with a visuomotor force target task. Sixty-one participants performed a unimanual motor task. Participants were randomized into a visual (n = 31) or auditory (n = 30) pacing stimuli condition. The primary outcome was cumulative error scores for each hand, before and after visuomotor training. Pacing type did not yield different magnitudes of CE. However, after adjusting for baseline differences, a significant hand (trained vs. untrained) × practice side (dominant or non-dominant) interaction (p = .013, ηp2 = .106) and a group main effect (p = .036, ηp2 = .165) were observed. Visual pacing resulted in greater improvements in task performance compared to auditory pacing regardless of hand or practice side, while training the dominant limb resulting in a greater interlimb asymmetry regardless of pacing stimulus. These findings have implications for applying pacing strategies during rehabilitation from unilateral injury or neurological impairment.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».