Cue interaction between buildings and street configurations during reorientation in familiar and unfamiliar outdoor environments.
Notice bibliographique
Résumé
Two experiments investigated how people use buildings and street configurations to reorient in large-scale environments. In immersive virtual environments, participants learned objects' locations in an intersection consisting of 4 streets. The objects' locations were specified by 2 cues: a building and/or the street configuration. During the test, participants localized objects with either or both cues. Participants were divided into a competition group and a no-competition group. The competition group learned both cues whereas the no-competition group learned the single cue for trials with single testing cue. For the trials with both testing cues, both groups learned both cues and these 2 cues were placed at the original locations or displaced relative to each other during testing. Critically, the familiarity with the environment was also manipulated: in Experiment 1, participants learned the same building at the same corner of the same intersection for all trials (familiar); in Experiment 2, participants learned different buildings at different corners of different intersections across trials (unfamiliar). The results showed that the performance in the competition group was impaired in unfamiliar environments but not in familiar environments. When displacement occurred, the participants' preference in unfamiliar environments was determined by the response accuracy of using the 2 cues respectively, whereas participants in the familiar environment preferred the street configuration with a probability higher than what was solely determined by response accuracy based on individual cues. When the 2 cues were consistent with each other, they were combined additively in both familiar and unfamiliar environments. (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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».