Evidence for right-hand feeding biases in a left-handed population
Notice bibliographique
Résumé
We have recently shown that actions with similar kinematic requirements, but different end-state goals may be supported by distinct neural networks. Specifically, we demonstrated that when right-handed individuals reach-to-grasp food items with intent to eat, they produce smaller maximum grip apertures (MGAs) than when they grasp the same item with intent to place it in a location near the mouth. This effect was restricted to right-handed movements; left-handed movements showed no difference between tasks. The current study investigates whether (and to which side) the effect may be lateralized in left-handed individuals. Twenty-one self-identified left-handed participants grasped food items of three different sizes while grasp kinematics were captured via an Optotrak Certus motion capture array. A main effect of task was identified wherein the grasp-to-eat action generated significantly smaller MGAs than did the grasp-to-place action. Further analysis revealed that similar to the findings in right-handed individuals, this effect was significant only during right-handed movements. Upon further inspection however, we found individual differences in the magnitude and direction of the observed lateralization. These results underscore the evolutionary significance of the grasp-to-eat movement in producing population-level right-handedness in humans as well as highlighting the heterogeneity of the left-handed population.
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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 | 0,001 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».