MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2156188901 · doi:10.1017/s1355617707070865

Female Advantage for Object Location Memory in Peripersonal but not Extrapersonal Space

2007· article· en· W2156188901 sur OpenAlexafffund
Deborah M. Saucier, Amanda Lisoway, Sheryl Green, Lorin Elias

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Neuropsychological Society · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of SaskatchewanUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésSpace (punctuation)Object (grammar)Cognitive psychologyPsychologyComputer scienceCognitive scienceHuman–computer interactionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The neural representation of peripersonal space may be distinct from the representation of extrapersonal space. Sex differences in the performance of motor tasks might relate to proximity to the body. In the spatial domain, females excel at tasks performed in peripersonal space, like the Object Location Memory Task (OLMT), whereas males excel at tasks performed in extrapersonal space, such as navigation. We compared performance on the OLMT in peripersonal space with performance on the same task in extrapersonal space (using a between-subjects design). As predicted, the typical female advantage was observed for the peripersonal OLMT. However, for the extrapersonal OLMT, the female advantage disappeared and males actually outperformed females. These results suggest that the sex differences observed in the OLMT, and potentially other tasks that exhibit sex differences in performance, may be related to sex differences to spatial-motor systems that are preferentially tuned to proximity.

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)0,002
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0190,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations36
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the International Neuropsychological SocietyMême sujetSpatial Cognition and NavigationTravaux en français237 207