A cross-cultural comparison of pressures to switch left-hand writing: Brazil versus Canada
Notice bibliographique
Résumé
Attempts to switch left-hand preferences towards the right side are socialisation practices found in many countries (Perelle & Ehrman, 1994). Although researchers acknowledge that pressures against left-hand use contribute to the cross-cultural fluctuations in the prevalence of left- versus right-hand preference, there has been little systematic cross-cultural study of how these pressures are applied, and who are the major agents applying the pressures to change. Our study explored specific rightward conversion practices and the results of these practices among individuals from two countries. One sample of participants was from a culture categorised as formal, Brazil, and the second sample was from Canada, a nonformal culture (Hofstede, 2001). Researchers have argued that prevalence rates of right-handedness should be higher in cultures that value conformity, called formal cultures, and lower among members of nonformal cultures where conformity pressures are lax (Medland, Perelle, De Monte, & Ehrman, 2004). The socialisation practices used to foster a change from the left to the right side are also predicted to differ in frequency and in kind in formal versus nonformal cultural settings. These cultural differences are assumed to result in differences in success rates of the conversion attempts, with formal cultures producing higher numbers of successfully converted right-handers. Our findings indicate that the formal versus nonformal cultural explanation for cross-cultural fluctuations in the prevalence of hand preference types does not account for the characteristics of the rightward conversion experiences reported by participants in the two groups. We propose that hypotheses concerning the effects of cultural differences on hand preference formation be expanded to include possible biological or genetic variance between groups.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».