Sex differences in the relationship between aggressiveness and the strength of handedness in humans
Notice bibliographique
Résumé
Cerebral lateralisation, the partitioning of cognitive functioning into one hemisphere of the brain, was once considered unique to humans; however, recent research in a variety of taxa suggests that lateralisation is an evolutionarily ancient adaptation. Handedness is the most obvious manifestation of cerebral lateralisation in humans. Much of the literature on handedness has focused on the direction, rather than the strength, of this lateralisation. From both genetic and evolutionary perspectives it may be more informative to study degrees of cerebral lateralisation rather than direction. Strong evidence suggests that the strength may be more closely associated with individual differences in behaviour in humans than the direction, and individual variation in the degree of lateralisation has been found to correlate with personality-like characteristics such as aggressiveness in fish. The association between different patterns of lateralisation and personality characteristics may help explain how variation in the strength of lateralisation is evolutionarily stable in natural populations. The present study investigated the relationship between aggression and strength of handedness in humans. We found a significant interaction between sex and lateralisation with respect to aggression. In males, trait aggression was significantly higher in strong-handers than in mixed-handers, while no difference was seen in females. This finding highlights the importance of considering sex as a factor when investigating relationships between cerebral lateralisation and personality characteristics. Potential causes and consequences of the sex interaction as well as future directions for research are discussed.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».