Cue integration in spatial search for jointly learned landmarks but not for separately learned landmarks.
Notice bibliographique
Résumé
The authors investigated how humans use multiple landmarks to locate a goal. Participants searched for a hidden goal location along a line between 2 distinct landmarks on a computer screen. On baseline trials, the location of the landmarks and goal varied, but the distance between each of the landmarks and the goal was held constant, with 1 landmark always closer to the goal. In Experiment 1, some baseline trials provided both landmarks, and some provided only 1 landmark. On probe trials, both landmarks were shifted apart relative to the previously learned goal location. Participants searched between the locations specified by the 2 landmarks and their search locations were shifted more toward the nearer landmark, suggesting a weighted integration of the conflicting landmarks. Moreover, the observed variance in search responses when both cues were presented in their normal locations was reduced compared to the variance on tests with single landmarks. However, the variance reduction and the weightings of the landmarks did not always show Bayesian optimality. In Experiment 2, some participants were trained only with each of the single landmarks. On subsequent tests with the 2 cues in conflict, searching did not shift toward the nearer landmark and the variance of search responses of these single-cue trained participants was larger than their variance on single-landmark tests, and even larger than the variance predicted by using the 2 landmarks alternatively on different trials. Taken together, these results indicate that cue combination occurs only when the landmarks are presented together during the initial learning experience. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,001 | 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 ».