Defining a boundary in goal localization: Infinite number of points or extended surfaces.
Notice bibliographique
Résumé
Four experiments examined the roles of extended surfaces and the number of points in the boundary superiority effect in goal localization. Participants learned the locations of 4 objects in the presence of a boundary, landmarks, or both in an immersive virtual environment by reproducing the locations with feedback. Participants then localized the objects in the presence of either the boundary or the landmarks during testing without feedback. The results showed that when both 1 landmark and a circular boundary were presented during learning, localization error during testing increased significantly when only the landmark was presented during testing, whereas localization error did not increase when only the boundary was presented during testing, thus demonstrating a boundary superiority effect. This boundary superiority effect was not observed when 36 landmarks forming a circle and a circular boundary were presented during learning. The landmark superiority effect was observed when 36 landmarks, forming a circular shape, and 1/36th part of the circular boundary were presented during learning. Furthermore, when a varied number of landmarks were presented with a circular boundary during learning, the localization error when the boundary was removed during testing was negatively correlated with the number of the landmarks. These results indicate that the superiority of a circular boundary to a landmark might be due to the larger number of points in the circular boundary but not due to the extended surface of the circular boundary.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».