Use of geometric properties of landmark arrays for reorientation relative to remote cities and local objects.
Notice bibliographique
Résumé
Five experiments investigated how human adults use landmark arrays in the immediate environment to reorient relative to the local environment and relative to remote cities. Participants learned targets' directions with the presence of a proximal 4 poles forming a rectangular shape and an array of more distal poles forming a rectangular shape. Then participants were disoriented and pointed to targets with the presence of the proximal poles or the distal poles. Participants' orientation was estimated by the mean of their pointing error across targets. The targets could be 7 objects in the immediate local environment in which the poles were located or 7 cities around Edmonton (Alberta, Canada) where the experiments occurred. The directions of the 7 cities could be learned from reading a map first and then from pointing to the cities when the poles were presented. The directions of the 7 cities could also be learned from viewing labels of cities moving back and forth in the specific direction in the immediate local environment in which the poles were located. The shape of the array of the distal poles varied in salience by changing the number of poles on each edge of the rectangle (2 vs. 34). The results showed that participants regained their orientation relative to local objects using the distal poles with 2 poles on each edge; participants could not reorient relative to cities using the distal pole array with 2 poles on each edge but could reorient relative to cities using the distal pole array with 34 poles on each edge. These results indicate that use of cues in reorientation depends not only on the cue salience but also on which environment people need to reorient to.
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 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 ».