Do Males Feel What Females Feel? Investigating the Influence of Sex on Haptic Abilities
Notice bibliographique
Résumé
Interacting with objects in one’s environment is a part of life, and at all times these interactions require the use of somatosensory systems, whether it be visual, auditory, or haptic. Within visual realms, spatial abilities (SA) represent the cognitive capacity to remember & manipulate mental representations of objects to problem solve. Haptic abilities (HA) refer to the cognitive ability to acquire information & meaningfully manipulate objects through touch. Males consistently outperform females on standardized SA tests such as the Mental Rotations Test (MRT). The objective of this study is to investigate the influence of sex on HA, which is currently unknown. Given the removal of any visual spatial advantage in solely haptic tasks, it was hypothesized that although males outperform females on spatial ability tasks, this sex difference will be removed in tasks measuring HA. The MRT was used to measure SA, and a 3D version of the MRT coined the Haptic Abilities Test (HAT) was used to measure HA. The HAT was completed under two test conditions: a haptic (H) condition required the use of solely touch, while the other condition used sight & haptics (SH) to discriminate shape. Males outperformed females in the SH condition. However, this sex difference was eliminated in the purely haptic (H) HAT condition. In this condition, both sexes arrived at solutions through the differential use of haptic exploratory strategies. Given pandemic-driven migrations to online education where no haptics are possible, these findings raise concerns. Specifically, if haptics work to reduce the advantage males have over females when completing spatial tasks, the current online shift adversely affects females. Understanding the influence of sex on haptics can therefore result in more equitable learning environments.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,014 | 0,001 |
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.
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 ».