Lower limb selection in a preferential reaching task: The influence of lateralization and balance control
Notice bibliographique
Résumé
Previous investigation and research (Bryden et al., 2001) has shown that when objects of interest are placed in either left or right hemispace, adult preferred hand use is found to typically decrease as they perform actions in the hemispace that is contralateral to their preferred hand. The purpose of this investigation was to explore the effects of changes to balance control during a similar lower limb reaching task. We hypothesized that the preferred limb would be that which is closest to the illuminated light, and would therefore be selected most often to complete these reaching tasks. Participants (n=10, 18-25 years) performed a preferential lower limb reaching task while seated, standing on flat surface, and standing on a foam surface. Seven Fit Lights were arranged in a semicircular configuration (0, +30, +60, +90, degrees) on the ground directly in front of the participant. Each light illuminated 5 times in a random order, and the participants were instructed to reach using their preferred foot to extinguish the light. Foot kinematics were recorded using the NDI Optotrak System. A two-way (condition x light location) repeated measure ANOVA was conducted. Results indicated no significant differences in limb selection for the seated and standing conditions, however the foam pad condition resulted in participants having a strong preference to balance consistently on their dominant foot, while using their non-dominant foot to reach the illuminated lights. In conclusion, balance control has a moderate influence on lower limb selection as the participants are challenged to complete the limb selection task with a higher degree of balance manipulation.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».