Using Bishop’s Card Reaching Task to Assess Hand Preference in 8- to 10-Year-Old Czech Children
Notice bibliographique
Résumé
Hand preference is one of the most apparent functional asymmetry in humans. Under contralateral control, performance is more proficient with the preferred hand; however, the difference between the two hands is greater in right handers, considering left handers generally display less cerebral lateralization. One method of evaluating hand preference is Bishop's card reaching task; however, information regarding validity and sensitivity with children in limited. This study assessed the relationship between Bishop's card reaching task and five hand preference tasks in 8- to 10-year-old typically-developing children from the Czech Republic (N = 376). Structural equation modelling identified a one factor model as the most suitable, including Bishop's card reaching task and three hand preference tasks (ringing, throwing, and rolling with dice). The factor validity (.89) and sensitivity of Bishop's card reaching task (90% to 97%) provided a very good identification of hand preference. These results support the suitability of Bishop's card reaching task as a separate test for determining hand preference in children. Accordingly, we suggest that the assessment of handedness, particularly in neurodevelopmental disorders where the proportion of right-handers and left-handers is disrupted (e.g., children with DCD or ADHD), should make use of Bishop's card reaching task alongside other unimanual tasks.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».