Effect of Culturally Mediated Right-Favoritism on the Direction of Pseudoneglect on Line Bisection Tasks
Notice bibliographique
Résumé
Objectives:Arabs have a right-to-left language and engage in favoring of the right side or limb when implementing daily routine practices. The purpose of this research is to explore the effect this cultural attitude might have on pseudoneglect, by comparing with a southeast Asian sample that has a left-to-right language structure. Methods:Participants were from two separate ethnic groups (Arabs and Filipinos), residing in Saudi Arabia, healthy individals 18 years and above were allowed to volunteer in the study. The participants were recruited at King Saud University Medical City and the general community by both convenience and snowball sampling. Social demographic information such as gender, age, years of education, dominant hand, was also documented. The line bisection task (LBT) contained 36 randomly assorted lines of three different lengths placed at five different locations on a white sheet. The percent deviation score (PDS) was used to quantify pseudo-neglect. Tests of statistical significance includingt-tests and mixed-effects regression were performed to determine if differences existed among different demographic variables or among line properties, respectively. Results:A total of 256 were enrolled (Arabs 52.3%). The overall PDS mean and standard deviation (SD) was −0.64 (2.87),p= 0.0004, which shows a significant leftward deviation in the entire cohort. PDS was −1.26 (2.68) in Filipinos, and −0.08 (2.94) in Arabs. The difference was statically significant (p< 0.0001). Mixed effects model showed positive changes in the PDS value as the length of the line increased (p< 0.0001) and as the line was more rightward placed (p< 0.0001). However, Filipino participants would still exhibit negative changes in the PDS value in comparison to Arabs (p< 0.0001); There were no significant associations between PDS and other factors such as age, years of education and gender. Conclusion:Differences found here between two distinct ethnic groups support the hypothesis that certain cultural aspects such as language direction and other cultural practices influence direction and degree of pseudo-neglect.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».