Free-viewing laterality tasks: A multilevel meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Chimeric free-viewing laterality tasks have been used extensively as measures of right-hemisphere functioning, with many variations in stimuli and samples typically showing an LVF bias. However, the questions remain concerning whether the LVF bias is significantly different from zero, and what factors might moderate this bias. METHOD: The present meta-analysis answered these questions by retrieving a presumably exhaustive sample of studies published in English that involved free viewing of stimuli. The final analysis was based on 329 effect sizes drawn from 112 published studies. A hierarchical linear model (or multilevel) approach to meta-analysis was used to deal with the violation of the independence of effect-sizes assumption and to reflect better the hierarchical structure of the data. RESULTS: A large and significant left visual-field (LVF) bias (estimated mean d = 1.024) was demonstrated across the entire set of retrieved effect sizes. It was also demonstrated that such tasks are a useful tool for discriminating between various clinical populations. Finally, the moderator analysis identified that emotion faces (estimated mean d = 1.052) and timed conditions (estimated mean d = 1.319) appear to promote large effects. CONCLUSIONS: The present meta-analysis validated free-viewing laterality tasks as tools for neuropsychological assessment and for empirical research.
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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 | 0,012 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».