MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2296532009 · doi:10.1080/17470218.2016.1158301

Spatial habit competes with effort to determine human spatial organization

2016· article· en· W2296532009 sur OpenAlexafffund
Mona J. H. Zhu, Evan F. Risko

Notice bibliographique

RevueQuarterly Journal of Experimental Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsFlinders University
Mots-clésHabitSpatial organizationCognitive psychologyPsychologyCommunicationSocial psychologyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the important role that the physical environment plays in shaping human cognition, few studies have endeavoured to experimentally examine the principles underlying how individuals organize objects in their space. The current investigation examines the idea that humans organize objects in their space in order to minimize effort or maximize performance. We devised a novel spatial organization task whereby participants freely arranged objects in the context of a writing task. Critically, we manipulated the frequency with which each object was used and assessed participants' spontaneous placements. In the first set of experiments, participants showed a counterintuitive tendency to match pen pairs with their initial placements rather than placing pens in the less effortful configuration. However, in Experiment 2, where the difference in physical effort between different locations was increased, participants were more likely to reorganize the pens into the less effortful configuration. We begin developing a theory of human spatial organization wherein the observed initial bias may represent a kind of spatial habit formation that competes with effort/performance considerations to shape future spatial organization.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,740

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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueQuarterly Journal of Experimental PsychologyMême sujetSpatial Cognition and NavigationTravaux en français237 207