Anthropometrical changes and motor skill in infants at the onset of independent walking
Bibliographic record
Abstract
As mudanças nas proporções corporais durante o desenvolvimento infantil podem impor uma demanda motora diferenciada às crianças durante o início da marcha independente, ou seja, as características antropométricas podem exercer influência em seu desempenho motor grosso. Este estudo visou avaliar a associação entre as variáveis massa corporal, estatura eíndice de massa corporal (IMC) com o desempenho motor de crianças com desenvolvimento típico, comparando o desempenho motor entre dois grupos de crianças com diferentes IMC. As medidas de massa corporal, estatura e IMC de 10 crianças foram obtidas na semana de aquisição da marcha independente e a avaliação do desempenho motor foi realizada pela Alberta Infant Motor Scale (AIMS) uma semana após essa primeira avaliação. Os resultados revelaram associações significativas entre as variáveis IMC e desempenho motor (r= –0,850; p=0,002) e entre massa corporal e desempenho motor (r= –0,701; p=0,024), enquanto a associação entre estatura e desempenho motor não foi significativa (r= –0,495; p=0,145). Os dois grupos separados pelo índice mediano da distribuição do IMC apresentaram diferenças significativas (t=3,795; p=0,005) no desempenho motor grosso, sendo que as crianças commaiores valores de IMC apresentaram escores mais baixos no teste AIMS. Esses resultados indicam que as características antropométricas estão associadas com o desempenho motor grosso de crianças no período inicial de aquisição da marcha independente.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".