Notice bibliographique
Résumé
This study examined cue combination of self-motion and landmark cues in goal-localisation. In an immersive virtual environment, before walking a two-leg path, participants learned the locations of three goal objects (one at the path origin, that is, home) and landmarks. After walking the path without seeing landmarks or goals, participants indicated the locations of the home and non-home goals in four conditions: (1) path integration only, (2) landmarks only, (3) both path integration and the landmarks, and (4) path integration and rotated landmarks. The ratio of the length between the testing position (P) and the turning point (T) over the length between the T and the three goals (G) (i.e., PT/TG) was manipulated. The results showed the cue combination consistently for participants' heading estimates but not for goal-localisation. In Experiments 1 and 2 (using distal landmarks), the cue combination for goal estimates appeared in a small length ratio (PT/TG = 0.5) but disappeared in a large length ratio (PT/TG = 2). In Experiments 3 and 4 (using proximal landmarks), while the cue combination disappeared for the home with a medium length ratio (PT/TG = 1), it appeared for the non-home goal with a large length ratio (PT/TG = 2) and only disappeared with a very large length ratio (PT/TG = 3). These findings are explained by a model stipulating that cue combination occurs in self-localisation (e.g., heading estimates), which leads to one estimate of the goal location; proximal landmarks produce another goal location estimate; these two goal estimates are then combined, which may only occur for non-home goals.
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 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».