Hemispheric asymmetry for visual information processing in 3D space
Notice bibliographique
Résumé
There is an asymmetry in the ability to process visual information in the left and right visual fields. Extensive literature has consistently shown that young, healthy human adults exhibit a visuospatial bias towards the left hemifield (pseudoneglect). This leftward bias has traditionally been demonstrated through horizontal line bisection tasks in 2D experimental settings. However, as research progressed into 3D space, where lines are presented far from the observer, the dissipation of the classical leftward bias tended to reverse into a rightward bias. The precise distances at which the leftward bias, a neutral point, and rightward biases occur remain unclear. Here, we present a meta-analysis to model how bisection performance changes across 3D space quantitatively. We identified the boundary conditions where leftward biases reverse into rightward biases and at what distances this change can be predicted using line bisection. A total of 30 samples (25 studies, 142 bisection-error effects, n = 720) were included. Overall, the analysis revealed a significant leftward bias within near space, followed by a rightward bias in far space. Three critical ranges for visuospatial asymmetries across depth were revealed in young, healthy adults: (1) significant leftward biases up to 48 cm, (2) no reliable leftward/rightward biases from 49 to 87 cm, and (3) significant rightward biases beyond 88 cm. In addition, we revealed significant moderating effects of participant age (50 + years old), the use of tools to perform bisection, and the control of retinal size across depth. The findings establish important benchmarks when investigating visuospatial asymmetries and could inform clinical assessment.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».