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Enregistrement W2070722370 · doi:10.1080/1357650x.2012.755992

Your fate is in your hands? Handedness, digit ratio (2D:4D), and selection to a national talent development system

2013· article· en· W2070722370 sur OpenAlexaff
Joseph Baker, Ann-Marie Kungl, Jan Pabst, Bernd Strauß, Dirk Büsch, Jörg Schorer

Notice bibliographique

RevueLaterality Asymmetries of Body Brain and Cognition · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSexual Differentiation and Disorders
Établissements canadiensLakehead UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigit ratioNumerical digitDominance (genetics)Talent developmentPsychologySelection (genetic algorithm)PopulationDemographyMedicineMathematicsComputer scienceBiologyArithmetic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past decade a small evidence base has highlighted the potential importance of seemingly innocuous variables related to one's hands, such as hand dominance and the relative length of the second and fourth digits (2D:4D ratio), to success in sport. This study compared 2D:4D digit ratio and handedness among handball players selected to advance in a national talent development system with those not selected. Participants included 480 youth handball players (240 females and 240 males) being considered as part of the talent selection programme for the German Youth National team. Hand dominance and digit ratio were compared to age-matched control data using standard t-tests. There was a greater proportion of left-handers compared to the normal population in males but not in females. There was also a lower digit ratio in both females and males. However, there were no differences between those selected for the next stage of talent development and those not selected on either handedness or digit ratio. These results add support for general effects for both digit ratio and handedness in elite handball; however, these factors seem inadequate to explain talent selection decisions at this level.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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