Eating interrupted: the effect of intent on hand-to-mouth actions
Notice bibliographique
Résumé
Evidence from recent neurophysiological studies on nonhuman primates as well as from human behavioral studies suggests that actions with similar kinematic requirements but different end-state goals are supported by separate neural networks. It is unknown whether these different networks supporting seemingly similar reach-to-grasp actions are lateralized, or if they are equally represented in both hemispheres. Recently published behavioral evidence suggests certain networks are lateralized to the left hemisphere. Specifically, when participants used their right hand, their maximum grip aperture (MGA) was smaller when grasping to eat food items than when grasping to place the same items. Left-handed movements showed no difference between tasks. The present study investigates whether the differences between grasp-to-eat and grasp-to-place actions are driven by an intent to eat, or if placing an item into the mouth (sans ingestion) is sufficient to produce asymmetries. Twelve right-handed adults were asked to reach to grasp food items to 1) eat them, 2) place them in a bib, or 3) place them between their lips and then toss them into a nearby receptacle. Participants performed each task with large and small food items, using both their dominant and nondominant hands. The current study replicated the previous finding of smaller MGAs for the eat condition during right-handed but not left-handed grasps. MGAs in the eat and spit conditions did not significantly differ from each other, suggesting that eating and bringing a food item to the mouth both utilize similar motor plans, likely originating within the same neural network. Results are discussed in relation to neurophysiology and development.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».