Exploring the female advantage in fine visuomotor control
Notice bibliographique
Résumé
Females enjoy an advantage on tasks requiring fine visuomotor control. Our work using the grooved pegboard (GPB) supports these findings, but why do females exhibit this advantage. Peters argued this advantage arose because females have smaller fingers. Indeed he found when peg placing times were corrected for finger size the female advantage disappeared. In this study we reasoned that if finger size is important, the female advantage should be sensitive to the size of the pegs: this advantage should be reduced when using larger pegs. We also explored an alternate explanation: the demands of the task for fine visuomotor control. This factor was examined by comparing two subtasks in the GPB, the place task involving picking up the pegs from a receptacle and placing them in the holes and the replace task which involved removing the pegs from the board and replacing them in the receptacle. Our work has shown that the place task requires greater visuomotor control. Accordingly if the female advantage is sensitive to these demands it should be larger in the more demanding place task. Our study involving 32 females and 30 males revealed that the female advantage was significantly larger for the small than the large pegs, but did not change as a function of task. These findings support the importance of finger size as an explanation for the female advantage. The implications of these findings for understanding gender differences in visuomotor tasks will be examined.Acknowledgments: NSERC (EAR & PJB)
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,010 | 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 ».