Post unilateral lesion response biases modulate memory: Crossed double dissociation of hemispheric specialisations
Notice bibliographique
Résumé
We propose that what appears to be hemispheric specialisation in the memory domain, as indexed by effects of unilateral brain lesions, is to a great extent explainable as response bias: left hemisphere lesions result in an omissive response bias or error pattern whereas right hemisphere lesions result in a commissive response bias or error pattern. To test this prediction a group of 40 non-confabulatory cases with a verbal and non-verbal retention deficit (hypomnesia), subsequent to a unilateral lesion, was assembled from the literature. A group of non-amnesic cases with confabulation, paramnesia, false memories or memory-laden hallucination (dysfunctional hypermnesia), due to a unilateral lesion, was also assembled from the literature (N=72). Most of the hypomnesic patients had left hemisphere lesions (73%, p<.005, two tailed) while most of the hypermnesic patients had right hemisphere lesions (78%, p<.0005, two tailed). This crossed double dissociation held good despite statistical control of the lesion's locus within the hemisphere, its size or its aetiology, presence of aphasic symptoms, psychiatric comorbidity, the patient's age, gender, or hand preference, and several other potentially confounding variables.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».