Notice bibliographique
Résumé
Grasping objects is a fundamental skill, required to successfully interact with the environment. Most research on grasping has focused on grasping with one hand, and it has shown that grasping involves a network of fronto-parietal brain regions that controls grasps in a relatively segregated, contralateral fashion. However, one phylogenetically older form of grasping is grasping with two hands. Mechanisms underlying bimanual grasping (BMG) are not well understood, specifically how the brain's two hemispheres integrate their control processes of grasping for the two hands via the corpus callosum. BMG could either involve both hemispheres equally, requiring callosal connections at the level of motor control, or BMG could be predominately controlled by one hemisphere, only requiring callosal connections at earlier, sensory stages. To test this, we asked participants to grasp objects with both hands while fixating either to the left or right of the objects. The dependent measure was the tilt of the maximum grip aperture (MGA) in space. We predicted tilt to be forward on the side of the dominant hand. However, tilt should not be influenced by visual field if BMG were controlled by the dominant left hemisphere only. In contrast, tilt should vary across visual fields if both hemispheres coordinated their BMG control. We found the latter to be true. MGA was less tilted when participants fixated to the left side of the objects than when fixating to the right side. Our results suggest that BMG is not exclusively controlled by the left hemisphere. Further research is required to confirm whether direct input from the right visual field into the left hemisphere rather than input from the left visual field results in more coordinated bimanual grasps.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».