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Record W2106898275 · doi:10.1026/0049-8637.40.1.32

Geschlechtsspezifische Entwicklung der Anatomie und Gangdynamik im Kindes- und Jugendalter

2008· article· de· W2106898275 on OpenAlexaff
Andrej König, Axel Schölmerich, Nikolaus F. Troje

Bibliographic record

VenueZeitschrift für Entwicklungspsychologie und Pädagogische Psychologie · 2008
Typearticle
Languagede
FieldPsychology
TopicAction Observation and Synchronization
Canadian institutionsQueen's University
Fundersnot available
KeywordsGynecologyArtMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Zusammenfassung. Im Verlauf der Kindheit werden Unterschiede zwischen Jungen und Mädchen im Körperbau und der Bewegungsdynamik sichtbar. Die Entwicklung von Körperproportionen und der Gangdynamik wurde an einer Querschnittsstichprobe von 27 Mädchen und 27 Jungen im Alter von 4 bis 16 Jahren analysiert. Zur Synthese digitalisierter Point-Light Modelle wurden die Gangmuster der Probanden im dreidimensionalen Raum erfasst. Lineare Diskriminanzfunktionen der Bewegungsinformation erlauben die überzufällig korrekte Zuordnung individueller Gangmuster nach Alter und Geschlecht, wobei die Präzision mit dem Alter ansteigt. Berechnet man die Diskriminanzfunktion als altersspezifische Funktion innerhalb von drei Altersgruppen, ergibt sich zusätzlich zur dynamischen Identifikation eine korrekte Zuordnung auf Grund der strukturellen anatomischen Information. Korrelative Zusammenhänge zwischen altersspezifischen Körperproportionen und dynamischen Aspekten treten dabei für Mädchen und Jungen in unterschiedlichen Entwicklungsphasen auf. Diese Ergebnisse werfen ein neues Licht auf die bisherigen Erkenntnisse der anthropometrischen Forschung und die Entwicklung von geschlechtsspezifischen Bewegungsmustern.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.683
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0040.004
Meta-epidemiology (broad)0.0030.002
Bibliometrics0.0020.005
Science and technology studies0.0030.004
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0050.001
Research integrity0.0050.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.032

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.

Opus teacher head0.102
GPT teacher head0.421
Teacher spread0.319 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations5
Published2008
Admission routes1
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