A sinister subject: Quantifying handedness‐based recruitment biases in current neuroimaging research
Notice bibliographique
Résumé
Approximately ten per cent of humans are left-handed or ambidextrous (adextral). It has been suggested that, despite their sizable representation at the whole-population level, this demographic is largely avoided by researchers within the neuroimaging community. To date, however, no formal effort has been made to quantify the extent to which adextrals are excluded from neuroimaging-based research. Here, we aimed to address this question in a review of over 1,000 recent articles published in high-impact, peer-reviewed, neuroimaging-focused journals. Specifically, we sought to ascertain whether, and the extent to which adextrals are underrepresented in neuroimaging study samples, and to delineate potential trends in this bias. Handedness data were available for over 30,000 research subjects; only around 3%-4% of these individuals were adextral-considerably less than the 10% benchmark one would expect if neuroimaging samples were truly representative of the general population. This observation was generally consistent across different areas of research, but was modulated by the demographic characteristics of neuroimaging participants. The epistemological and ethical implications of these findings are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».