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Enregistrement W2048480914 · doi:10.1037/a0016273

Use of self-to-object and object-to-object spatial relations in locomotion.

2009· article· en· W2048480914 sur OpenAlexfundno aff
Chengli Xiao, Weimin Mou, Timothy P. McNamara

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Learning Memory and Cognition · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésObject (grammar)Representation (politics)Consistency (knowledge bases)Object-based spatial databaseArtificial intelligenceComputer visionComputer scienceSpatial relationMethodObject relations theoryPsychologyMathematicsSpatial analysisObject-oriented programmingSpatial database

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 8 experiments, the authors examined the use of representations of self-to-object or object-to-object spatial relations during locomotion. Participants learned geometrically regular or irregular layouts of objects while standing at the edge or in the middle and then pointed to objects while blindfolded in 3 conditions: before turning (baseline), after rotating 240 degrees (updating), and after disorientation (disorientation). The internal consistency of pointing in the disorientation condition was equivalent to that in the updating condition when participants learned the regular layout. The internal consistency of pointing was disrupted by disorientation when participants learned the irregular layout. However, when participants who learned the regular layout were instructed to use self-to-object spatial relations, the effect of disorientation on pointing consistency appeared. When participants who learned the irregular layout at the periphery of the layout were instructed to use object-to-object spatial relations, the effect of disorientation disappeared. These results suggest that people represent both self-to-object and object-to-object spatial relations and primarily use object-to-object spatial representation in a regular layout and self-to-object spatial representation in an irregular layout.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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