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 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».