Interactions between Cold Ambient Temperature and Older Age on Haptic Acuity and Manual Performance
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ L’impact de l’exposition au froid sur les aptitudes motrices individuelles exige une meilleure compréhension de la façon dont le froid influence les performances psychomotrices et haptiques. Dans cette étude, les différentes facettes de la performance psychomotrice ont été analysées afin de detérminer les effets de l’exposition au froid ambiant sur les personnes âgées. Des personnes et jeunes et plus âgées en bonne santé ont effectué une batterie de tests psychomoteurs haptiques aux températures ambiantes (23° C) et froids (1° C) pour déterminer les effets de l’exposition au froid ambiant sur les personnes âgées. Les résultats indiquent que les personnes âgées n’achèvent pas les résultats aussi forts que ceux des personnes plus jeunes à travers la batterie de tests, et qu’une température froide dégrade davantage leur dexterité pour les tâches (par exemple, leur niveau dans le Minnesota Manual Dexterity Test: F [1, 16] = 10,23, p < .01) et la génération de la force de préhension de précision avec une precision de pointe (F [1, 16] = 18,97, p < .01). Les résultats suggèrent que le froid peut avoir un impact en limitant les activités auxquelles les aînés peuvent se livrer pendant les mois d’hiver.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".