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Enregistrement W2922230068 · doi:10.1037/cep0000165

Individual differences in cognitive map accuracy: Investigating the role of landmark familiarity.

2019· article· en· W2922230068 sur OpenAlexafffund
Nicole Youngson, Meghan Vollebregt, Jennifer E. Sutton

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Experimental Psychology/Revue canadienne de psychologie expérimentale · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLandmarkPsychologyTask (project management)Cognitive psychologyCognitionPerspective (graphical)Cognitive mapPsycINFOOrientation (vector space)Spatial cognitionArtificial intelligenceComputer scienceMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Broad individual differences exist in the ability to create a cognitive map of a new environment. The current studies investigated whether familiarizing participants with to-be-learned target landmarks (Experiment 1) or target landmarks plus the order they would be encountered along routes (Experiment 2) before exploring the Silcton virtual environment would increase performance on tasks assaying spatial memory of Silcton. Participants in both experiments were randomly assigned to be pre-exposed either to information about target landmarks in Silcton or control landmarks on the university campus. In both experiments, participants explored Silcton via four prescribed routes and then performed a direction estimation task and a map building task based on memory for the locations of the target landmarks. In addition, participants completed the Spatial Orientation Test of perspective-taking. Pre-exposure to Silcton landmarks versus control landmarks did not affect scores on Silcton-based tasks in either experiment. Some sex differences in direction estimation were observed in Experiment 1 but not Experiment 2. While facilitating familiarity with landmarks did not improve cognitive map accuracy, both sex and perspective taking ability were found to contribute to individual differences in the ability to create a cognitive map. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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