Quantitative Assessment of Handedness and Cerebral Lateralization
Notice bibliographique
Résumé
Handedness is the most studied human asymmetry due to its connection to various lateralized behaviours and hence many studies have focused on developing a valid assessment. One of the most popular is the Edinburgh Handedness Inventory (EHI), however, its psychometric properties have been questioned and due to its complex response format, various modified versions of EHI are in use. One of them is a 7-item questionnaire produced by Dragovic and Milenkovic (2013), which seeks to reduce a potentially continuous variable to a categorical one by clearly classifying people as right- or left- handed. The purpose of this study was to develop a questionnaire to more accurately quantify mixed-handedness as a continuous variable, and to investigate the correlation between Dragovic’s modified 7-item EHI, new items created for this study, and three performance measures (grooved pegboard, finger-tapping and grip strength/dynamometer). A total of 113 self-reported right-, left- and mixed-handed participants were randomly recruited to complete the questionnaire and behavioural measures. The questionnaire data was submitted to exploratory factor analysis and resulting factor scores were examined for correlations with behavioural tests. Compared to the modified EHI, the questionnaire showed a more continuous grading of handedness. Moreover, the degree of handedness on the questionnaire showed a stronger correlation with all the performance measures than the performance measures had amongst themselves. These findings show that the novel questionnaire with modern-day items can provide an accurate estimate of the degree of mixed-handedness in both right- and left-handed individuals. Future studies should examine these measures on a larger sample of left-handed and ambidextrous people, who tend to be more variable than right-handers in their usage. The questionnaire can also be suitable for studying the relationship between variable handedness and other aspects of brain lateralization.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».