The effects of task demands on manual asymmetries in left-handed and right-handed individuals
Notice bibliographique
Résumé
Our work on manual asymmetries has shown that the preferred-hand advantage increases with task complexity in right-handers, but little is known about these effects in left-handers. The purpose of this study was to investigate whether hand differences in performance are affected by task demands in left-handers as they are in right-handers. We tested both left-(n=25) and right-(n=84) handed younger adults on the grooved pegboard task, a measure of fine motor control. As in our previous work, we varied task demands by comparing performance on two phases of this task, the place phase in which participants pick up the pegs from a receptacle and place them into a series of 25 holes and the replace phase which involves removing the pegs from the holes and returning them to the receptacle. Participants performed two trials with each hand on each phase. A 2(hand used) X 2(task) ANOVA on pegboard performance for each handedness group revealed a significant task effect for each group, with the place phase taking significantly longer. For the right-handers there was also a preferred-hand advantage with the right hand taking less time and this preferred-hand advantage was significantly greater for the place phase. Interestingly, however, no hand differences in performance were found for the left-handers nor did task demands affect manual asymmetries in performance. The implications of these findings for understanding the effects of hand preference on manual asymmetries will be discussed. Acknowledgments: Research support NSERC (PB and ER) and HSFO (ER)
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».