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Enregistrement W2081606688 · doi:10.1080/1357650x.2010.514344

Under what conditions will right-handers use their left hand? The effects of object orientation, object location, arm position, and task complexity in preferential reaching

2011· article· en· W2081606688 sur OpenAlexaff
Pamela J. Bryden, Justine Huszczynski

Notice bibliographique

RevueLaterality Asymmetries of Body Brain and Cognition · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHemispheric Asymmetry in Neuroscience
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObject (grammar)Orientation (vector space)Position (finance)Task (project management)VersaLeft and rightLeft handedObject-orientationHand positionPsychologySelection (genetic algorithm)Cognitive psychologyComputer visionArtificial intelligenceCommunicationComputer scienceMathematicsGeometryEngineeringObject-oriented programmingPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When reaching to objects, it is known that the preferred hand is selected significantly more often for midline and ipsilateral reaches, although right-handers are more likely to continue to use their right hand to reach for an object in contralateral space (Mamolo, Roy, Rohr, & Bryden, 2006). The current study examined the influence of object orientation, object location, task complexity, and initial position of the hands on a reaching task in a sample of 45 right-handed adults. Participants reached to and picked up a mug oriented in one of three ways (handle to right, left, or neutral position) located in one of three spatial positions (left, right, and midline) from each of two starting hand positions: right hand over left, and vice versa. Along with the expected results, an interesting pattern emerged where both the orientation of the object and the position of the hands had significant effects on hand selection, such that the use of the non-preferred left hand was augmented in conditions where preferred-hand use was awkward and biomechanically inefficient. The results will be discussed in light of current theories accounting for hand selection preferences.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations28
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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