What's in a line? Verbal, facial, and emotional influences on the line bisection task
Notice bibliographique
Résumé
In Bryden and MacRae's [(1988). Dichotic laterality effects obtained with emotional words. Neuropsychiatry, Neuropsychology, and Behavioral Neurology, 1(3), 171-176] dichotic listening task, attending to verbal (left hemisphere) or emotional (right hemisphere) auditory stimuli can result in opposite patterns of behaviour. We examined whether performance on the line bisection task might also be influenced in opposite ways by left- and right-lateralized functions. The line bisection task is a simple and effective measure of visuospatial bias. Pseudoneglect, a leftward bias, is typically found on this task, and appears to result from right hemisphere dominance for spatial processing. We investigated how emotion, verbal, and facial processing impacted line bisection performance, while also examining the influence of hand-use. Line type (face, word, and solid), valence (positive, negative, and neutral), and hand-use (left, right, and both) were manipulated. Results indicated that face and word lines decreased and increased the extent of pseudoneglect, respectively, and that valence accentuated these results. These results were in the opposite direction from our predictions. Hand-use had little influence. We discuss the impact that visual scanning, and local and global processing, may have had on line bisection performance. Until future research clarifies how lateralized functions affect line bisections, we suggest caution in adapting the line bisection task as a general measure of relative hemispheric activation.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».