Spatial updating and spatial properties in scene recognition
Notice bibliographique
Résumé
When an observer's viewpoint of an object layout changes as a result of the movement of the layout itself, recognition performance is often poor. When the viewpoint change results from the observer's own movement, visual and non-visual information may serve to update the spatial representation, resulting in better recognition performance. The purpose of the current experiment was to evaluate the effects of non-visual updating on scene recognition while systematically manipulating the type of spatial information available (object position, object identity, or both). Subjects (Ss) learned the positions and/or identities of seven objects on a rotating table. They were subsequently presented with the layout from a novel viewpoint (due to either a table rotation or to Ss' own movement around the table) and made a same/different judgment. The results demonstrated that performance was faster and more accurate when Ss moved to a new viewpoint compared to situations in which they remained stationary while the table rotated. Further, Ss were more accurate when provided with position information combined with identity information compared to situations in which each was provided in isolation. In addition, males consistently outperformed females in all conditions except for the situations when Ss remained stationary and were provided with identity information alone, in which case females outperformed males. This pattern of results changed however when subjects were required to move, in which case, males again outperformed females. This finding supports previous evidence suggesting that females excel in tasks that have a higher verbal component (identity) compared to tasks that relate more directly to spatial features (position), in which case males excel. Further, the current results indicate that specific spatial properties have dissociable effects, suggesting that independent mechanisms are involved in the encoding and updating of spatial representations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».