Motorische Ungeschicklichkeit aus der Perspektive der Neurowissenschaft
Bibliographic record
Abstract
Motorische Ungeschicklichkeit (developmental coordination disorder, kurz DCD) ist eine häufige, jedoch wenig anerkannte Störung, deren Krankheitsursache noch unklar ist. DCD beeinträchtigt die Fähigkeit von Kindern, neue Bewegungen zu lernen und alltägliche Aufgaben zu erfüllen. Es wird angenommen, dass es sich dabei um eine pathologische Erkrankung des zentralen Nervensystems handelt. Eine Bestätigung dieser Hypothese durch bildgebende Verfahren steht noch aus. Der Artikel fasst die vorliegenden Daten aus Studien mit bildgebenden Verfahren wie der funktionellen Magnetresonanztomographie und der Diffusions-Tensor-Bildgebung zu Unterschieden zwischen Kindern mit und ohne DCD zusammen. Es zeichnen sich drei Hauptergebnisse ab: (1) Kinder mit DCD aktivieren während motorischer Aufgaben andere Gehirnareale als sich normal entwickelnde Kinder, (2) Kinder mit DCD zeigen geringere Aktivierungen in Gehirnregionen, die mit dem motorischen Lernen assoziiert sind als sich normal entwickelnde Kinder, (3) Kinder mit DCD weisen mikrostrukturelle Veränderungen in der Integrität von motorischen und sensorischen Bahnen auf. Weitere bildgebende Studien werden unser Verständnis über die neurobiologischen Grundlagen von DCD zunehmend verbessern und dürften so unsere Vorstellungen über die Ursachen der Störung weiter voranbringen. So könnte klar werden, wie rehabilitative Interventionen geplant werden müssen, um die motorischen Defizite, die durch DCD hervorgerufen werden, zu lindern oder gar zu beseitigen.
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".