Does your dominant hand become less dominant with time? The effects of aging and task complexity on hand selection
Notice bibliographique
Résumé
The current study examines the development of laterality throughout the lifespan, with an emphasis on aging beyond adulthood. The experimental paradigm proposes a measurement tool designed to determine the effects of task complexity, a currently misunderstood factor in hand selection. A cross-sectional sample of 60 participants (10 between 3-4 years, 10 between 10-14 years, 20 between 18-25 years, and 20 over 65 years) were asked to complete the Waterloo Handedness Questionnaire, Tapley-Bryden Dot Marking Task, and a newly created Task Complexity Gradient. This novel task required participants to reach into both ipsilateral and contralateral peripersonal space in order to complete a series of increasingly complex tasks. Although the development of lateralization is well documented throughout childhood and into adulthood, beyond adulthood the relevant literature is contradictory. Prior work has suggested an increase in motor dominance with age, while more recent studies have proposed an approach to ambidexterity. Contrary to both these suggestions, statistical analysis revealed neither an increase nor decrease in laterality with age, but that motor dominance remains consistent throughout later adulthood. The implications of these findings are discussed in terms of motor dominance throughout the lifespan and the task factors that determine hand selection.Acknowledgments: The research described here was funded by a grant from the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC) to Pamela J. Bryden, and a grant from the Faculty of Science Students Association (FOSSA) to Spencer E. Gooderham. Further recognition must be extended to Schlegel Villages and the Research Institute for Aging for their continued support.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».