Cue combination used to update the navigator’s self-localization, not the home location.
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated when the Bayesian cue combination of piloting and path integration occurs in human homing behaviors. The Bayesian cue combination was hypothesized to occur in estimating the home location or self-localization. In Experiment 1, the participants learned the locations of 5 objects (1 located at the learning position) in the presence of distal landmarks before walking a 2-leg path without viewing the landmarks and objects. At the end of the path, the participants indicated the original locations of the objects in 4 cue conditions: (a) path integration only, (b) landmarks only where the participants were disoriented and the landmarks reappeared, (c) both path integration and the reappearing landmarks, and (d) path integration and conflicting landmarks rotated 45°. The participants' heading, position, and homing estimations were calculated. The ratio of the length of the second leg to that of the first leg was manipulated to be 0.5, 1, or 2. The results showed evidence of the Bayesian cue combination for heading estimates in all leg ratios, and for homing estimates in a small leg ratio (0.5) but not in a large leg ratio (2). The following experiments replicated the results of the Bayesian cue combination for heading but not for homing estimates for the large leg ratio (2) when participants did a typical homing task without learning the locations of objects (Experiment 2) and when proximal landmarks replaced distal landmarks (Experiments 3-4). These findings suggest that the Bayesian cue combination occurs in self-localization prior to homing. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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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) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».