Piloting systems reset path integration systems during position estimation.
Notice bibliographique
Résumé
During locomotion, individuals can determine their positions with either idiothetic cues from movement (path integration systems) or visual landmarks (piloting systems). This project investigated how these 2 systems interact in determining humans' positions. In 2 experiments, participants studied the locations of 5 target objects and 1 single landmark. They walked a path after the targets and the landmark had been removed and then replaced the targets at the end of the path. Participants' position estimations were calculated based on the replaced targets' locations (Mou & Zhang, 2014). In Experiment 1, participants walked a 2-leg path. The landmark reappeared in a different location during or after walking the second leg. The results showed that participants' position estimations followed idiothetic cues in the former case, but the displaced landmark in the latter case. In Experiment 2, participants saw the displaced landmark when they reached the end of the second leg and then walked a third leg without the view of the landmark. Participants were asked or not to point to 1 of the targets before they walked the third leg. The results showed that the initial position of the third leg was still influenced by the displaced landmark in the former case, but was determined by idiothetic cues in the latter case. These results suggest that the path integration system works dynamically and the piloting system resets the path integration system when people judge their positions in the presence of conflicting piloting cues. (PsycINFO Database Record
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».