An investigation of the relationship between handedness and health
Notice bibliographique
Résumé
Mixed findings surround the notion people with a left hand preference report more autoimmune, mental health, and developmental disorders (e.g., Cazzoli & Chechlacz, 2017; Geschwind & Behan, 1982). How handedness is measured in the literature varies and often does not consider degree of handedness, which is thought to be more representative of neural upper limb lateralization (Luders et al., 2010). Cognitive functioning has shown hemisphere dominance in the brain and performance in these areas are associated with health conditions that are in-line with testosterone theories of handedness. The purpose of this study was to further investigate relationships among handedness, health, and performance on right and bilateral hemisphere dominate tasks. Online assessments completed by 292 participants included; the Waterloo Handedness Questionnaire (Steenhuis et al., 1990), a health questionnaire, a mental rotation task, and the N-back task (Kirchner, 1958). Findings indicated a number of complex interactions. Autoimmune disorders (p=.028), anxiety (p=.024), thyroid disorders (p=.023), speech problems (p=.026), and asthma (p=.017) interacted with handedness on performance on the mental rotation task. Allergies (p=.049), substance abuse (p=.038), and gastrointestinal disorders (p=.016) interacted with handedness on performance on the N-back task. Support was found for measuring handedness as a degree: left and right handers performed better than inconsistent handers. Inconsistent handers who did not report certain health aliments performed better than inconsistent handers who did.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».