Are You Gonna Eat That? (Your brain says "yes," but your body says "maybe.")
Notice bibliographique
Résumé
Evidence from recent neurophysiological studies on non-human primates as well as from human behavioural studies suggest that actions with similar kinematic requirements (i.e., reach-to-grasp) but different end-state goals (e.g., grasp-to-place versus grasp-to-throw) are supported by different neural networks. However, it is unknown whether these different networks supporting seemingly similar reach-to-grasp actions are lateralized, or if they are present in both hemispheres. Recently, we provided behavioural evidence suggesting they are lateralized to the left hemisphere. Specifically, we observed that when participants used their right hand their maximum grip aperture (MGA) was smaller when grasping-to-eat food items compared to when grasping-to-place the same items. Left-handed movements show no difference between tasks. Given that grasp-to-eat actions are fundamental for human survival, we interpreted this finding as a potential driver of population-level right-handedness. In the present study we investigate whether the differences between grasp-to-eat and grasp-to-place actions are driven by an intent to eat the food, or if placing it into the mouth (sans ingestion) is sufficient to produce asymmetries. Twelve right-handed adults were asked to reach-to-grasp food items to either a) eat the item, b) place it in a bib below his/her chin, or c) briefly place the item between his/her lips, then spit it into a nearby bin. Participants performed each task with large/small food items, using their dominant and non-dominant hands (hand/task order counterbalanced). MGAs (measured by an Optotrak camera system) were analyzed using a 2 (Hand; right/left) x2 (Size; small/large) x3 (Task; eat/place/spit) ANOVA. Our results replicated our previous finding of smaller MGAs for the eat condition during right-handed grasps only. Furthermore, MGAs in the eat and spit conditions did not significantly differ from each other, suggesting that eating and bringing a food item to the mouth both utilize similar motor plans, likely originating within the same neural network. Meeting abstract presented at VSS 2014
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».