Exploring cerebral laterality of writing and the relationship to handedness: a functional transcranial Doppler ultrasound investigation
Notice bibliographique
Résumé
Cerebral lateralization of oral language has been investigated in a plethora of studies and it is well established that the left hemisphere is dominant for production tasks in the majority of individuals. However, few studies have focused on written language and even fewer have sampled left-handers. Writing comprises language and motor components, both of which contribute to cerebral activation, yet previous research has not disentangled. The aim of this study was to disentangle the language and motor components of writing lateralization. This was achieved through the comparison of cerebral activation during (i) written word generation and (ii) letter copying, as assessed by functional Transcranial Doppler (fTCD) ultrasound. We further assessed cerebral laterality of oral language. The sample was balanced for handedness. We preregistered the hypotheses that (i) cerebral lateralization of the linguistic component of writing would be weaker in left-handers compared to right-handers and (ii) oral language and the linguistic component of written language would not be correlated in terms of cerebral lateralization. No compelling evidence for either of our hypotheses was found. Findings highlight the complexity of the processes subserving written and oral language as well as the methodological challenges to isolate the linguistic component of writing.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».