Development of Early Handedness, Manual Specialization, and Hemispheric Specialization
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».