Are there right hemisphere contributions to visually-guided movement? Manipulating left hand reaction time advantages in dextrals
Notice bibliographique
Résumé
Many studies have argued for distinct but complementary contributions from each hemisphere in the control of movements to visual targets. Investigators have attempted to extend observations from patients with unilateral left- and right-hemisphere damage, to those using neurologically-intact participants, by assuming that each hand has privileged access to the contralateral hemisphere. Previous attempts to illustrate right hemispheric contributions to the control of aiming have focussed on increasing the spatial demands of an aiming task, to attenuate the typical right hand advantages, to try to enhance a left hand reaction time advantage in right-handed participants. These early attempts have not been successful. The present study circumnavigates some of the theoretical and methodological difficulties of some of the earlier experiments, by using three different tasks linked directly to specialized functions of the right hemisphere: bisecting, the gap effect, and visuospatial localization. None of these tasks were effective in reducing the magnitude of left hand reaction time advantages in right handers. Results are discussed in terms of alternatives to right hemispheric functional explanations of the effect, the one-dimensional nature of our target arrays, power and precision given the size of the left hand RT effect, and the utility of examining the proportions of participants who show these effects, rather than exclusive reliance on measures of central tendency and their associated null hypothesis significance tests.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».