Notice bibliographique
Résumé
This study investigated to what extent humans can encode spatial relations between different surfaces (i.e., floor, walls, and ceiling) in a three-dimensional (3D) space and extend their headings on the floor to other surfaces when locomoting to walls (pitch 90°) and the ceiling (pitch 180°). In immersive virtual reality environments, participants first learned a layout of objects on the ground. They then navigated to testing planes: south (or north) walls facing Up, or the ceiling via walls facing North (or South). Participants locomoted to the walls with pitch rotations indicated by visual and idiothetic cues (Experiment 1) and only by visual cues (Experiment 2) and to the ceiling with visual pitch rotations only (Experiment 3). Using the memory of objects' locations, they either reproduced the object layout on the testing plane or did a Judgements of Relative Direction (JRD) task ("imagine standing at object A, facing B, point to C") with imagined headings of south and north on the ground. The results showed that participants who locomoted onto the wall with idiothetic cues showed a better performance in JRD for an imagined heading from which their physical heading was extended (e.g., imagined heading of North at the north wall). In addition, the participants who reproduced the layout of objects on the ceiling from a perspective extended from the ground also showed a sensorimotor alignment effect predicted by an extended heading. These results indicate that humans encode spatial relations between different surfaces and extend headings via pitch rotations three-dimensionally, especially with idiothetic cues.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».