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Enregistrement W2999134651 · doi:10.1002/9781119171492.wecad024

Development of Early Handedness, Manual Specialization, and Hemispheric Specialization

2020· other· en· W2999134651 sur OpenAlexaff
Gerald Young

Notice bibliographique

RevueThe Encyclopedia of Child and Adolescent Development · 2020
Typeother
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHemispheric Asymmetry in Neuroscience
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLateralityLateralization of brain functionPsychologyCognitive psychologyFunctional specializationEquipotentialRight hemisphereDevelopmental psychologyMotor skillNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of handedness is related to the development of specialized manual function but follows its own developmental trajectory. Specialized lateralized hand function is referred to as manual specialization and is considered a reflection of underlying hemispheric specialization—for example, in terms of the left hemisphere's superior fine motor and language skills and the right hemisphere's superior spatial skills. The two major models used to explain laterality development concern an early equipotential and then a progressive lateralization of development versus an invariant model—for example, in which the two hemispheres exhibit from early in life the characteristics of adult hemispheric specialization. This entry critically examines the development of handedness, manual specialization, and hemispheric specialization, and, novel to the literature, shows that the equipotential and invariant models are not contradictory. It examines research for both lateralized behavior and brain structure and function from one age period to the next (prenatal to preschool). The research points to connectivity and network models as new ways of explaining left–right differences in brain and behavior, which tie into a proposed activation–inhibition coordination model. The origins of laterality in behavior and brain are shown to lie in biological and environmental influences, including genetically and culturally.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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