The nature effect in motion: visual exposure to environmental scenes impacts cognitive load and human gait kinematics
Notice bibliographique
Résumé
Prolonged exposure to urban environments requires higher cognitive processing resources than exposure to nature environments, even if only visual cues are available. Here, we explored the moment-to-moment impact of environment type on visual cognitive processing load, measuring gait kinematics and reaction times. In Experiment 1, participants ( n = 20) walked toward nature and urban images projected in front of them, one image per walk, and rated each image for visual discomfort. Gait speed and step length decreased for exposure to urban as compared with nature scenes in line with gait changes observed during verbal cognitive load tasks. We teased apart factors that might contribute to cognitive load: image statistics and visual discomfort. Gait changes correlated with subjective ratings of visual discomfort and their interaction with the environment but not with low-level image statistics. In Experiment 2, participants ( n = 45) performed a classic shape discrimination task with the same environmental scenes serving as task-irrelevant distractors. Shape discrimination was slower when urban scenes were presented, suggesting that it is harder to disengage attention from urban than from nature scenes. This provides converging evidence that increased cognitive demands posed by exposure to urban scenes can be measured with gait kinematics and reaction times even for short exposure times.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».