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Enregistrement W2801922583 · doi:10.1002/ajpa.23486

The influence of digit size and proportions on dexterity during cold exposure

2018· article· en· W2801922583 sur OpenAlexaff
Stephanie Payne, Alison Macintosh, Jay T. Stock

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physical Anthropology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNumerical digitAnthropometryAudiologyThermoregulationImmersion (mathematics)Extant taxonMathematicsBiologyMedicineArithmeticGeometryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The current study investigated whether size and proportions of the hands and digits affect dexterity during severe cold exposure. As wide hands are known to lose less heat than narrow hands, and narrow digits are associated with greater dexterity, this study aimed to test whether there was a direct trade-off between dexterity and thermoregulation that shapes hand morphology. METHODS: Participants (25 women, 15 men) carried out the Purdue Pegboard test before and after a 3-min ice-water immersion of the hand. Their hand length, hand width, digit lengths, and digit widths were measured using standard anthropometric methods. RESULTS: Wide first and third digits associated with significantly reduced dexterity after immersion relative to individuals with narrower first and third digits. Second digit width positively correlated with average digit temperature after immersion. Hand length and hand width did not influence dexterity. CONCLUSION: The current study suggests that digit width influences dexterity in cold conditions, reflecting patterns found at room temperature. Hand and digit morphology may be the product of two significant constraints on the hand: dexterity and thermoregulation. In cold conditions, hand morphology appears to be predominantly constrained by thermal stress, at the expense of dexterity. This may have important implications for interpreting the morphology of extinct and extant hominins.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,010
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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