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Enregistrement W2080733255 · doi:10.1145/2790994.2791014

Influence of movement expertise on a virtual point-to-origin task

2015· article· en· W2080733255 sur OpenAlexafffund
Alexandra Kitson, Bernhard E. Riecke, Ekaterina R. Stepanova

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHeading (navigation)Movement (music)Task (project management)DanceMotion (physics)Point (geometry)Orientation (vector space)Cognitive psychologyComputer sciencePsychologyAffect (linguistics)Artificial intelligenceVirtual realityHuman–computer interactionCommunicationEngineeringMathematicsAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is increasing evidence of individual differences in spatial cognitive abilities and strategies, especially for simulated locomotion such as virtual realities. For example, Klatzky and colleagues observed two distinct response patterns in a "point-to-origin" task where participants pointed back to the origin of locomotion after a simulated 2-segment excursion. "Turners" responded as if succeeding to update their heading, whereas "non-turners" responded as if failing to update their heading - but why? Here, we investigated if one's real-world movement and movement analysis expertise (i.e., dancers versus Laban Movement Analysts) might affect one's virtual orientation behaviour. Using a virtual point-to-origin task, data showed that participants (N=39) with more extensive movement analysis expertise tended to be turners, and thus incorporate visually presented turns correctly. Conversely, dance students without Laban Movement Analysis expertise tended to be non-turners or used a mixed strategy. This suggests that reflecting about self-motion might be more conducive than movement experience, primarily dance, alone for enabling correct updating of simulated heading changes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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