Influence of Ethnicity, Gender and Answering Mode on a Virtual Point-to-Origin Task
Notice bibliographique
Résumé
In a virtual point-to-origin task, participants seem to show different response patterns and underlying strategies for orientation, such as "turner" and "non-turner" response patterns. Turners respond as if succeeding to update simulated heading changes, and non-turners respond as if failing to update their heading, resulting in left-right hemisphere errors. We present two other response patterns, "non-movers" and "spinners," that also appear to result in failures to update heading. We have three specific goals in mind: (1) extend previous findings of higher turner rates with spatial language response mode using a point-to-origin task instead of a triangle completion task; (2) replicate the gender effect of males more likely responding as turners; (3) examine ethnicity influence. Designed as a classroom study, we presented participants (N = 498) with four passages through a virtual star field. Participants selected the direction pointing to the origin from four multiple-choice items. Response mode was either pictograms or written language, chosen to compare with similar studies and see if these response modes have an effect on virtual orientation behavior. Results show a majority of participants (48.35%) classified as non-turners, 32.93% turners, 15.57% as non-movers, and 3.14% as spinners. A multinomial regression model reached 49% classification performance. Written spatial language, compared to pictograms, made turner response patterns more likely; this effect was more pronounced for Chinese participants and among females, but not male Caucasians. Moreover, higher turner numbers for written spatial language extends Avraamides findings of higher turner numbers when participants turned their bodies toward the origin but not when they responded verbally. Using pictorial response mode (i.e., top-down picture of a head) may have increased cognitive load because it could be considered more embodied. It remains to be seen how we can reduce the reference frame conflict that might have caused increased cognitive load. Second, our results are inconsistent with previous research in that males overall did not show more turner behavior than females. Future research may look at possible underlying factors, such as cultural norms. Third, individualistic cultures (Caucasians; Greif, 1994) lean toward turner response patterns, whereas collectivist cultures (Asian) lean toward non-turner response patterns.
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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 ».