Developing global spatial memories by one-shot across-boundary navigation.
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated to what extent people can develop global spatial representations of a multiroom environment through one-shot physical walking between rooms. In Experiment 1, the participants learned objects' locations in one room of an immersive virtual environment. They were blindfolded and led to walk to a testing position either within the same room (within-boundary) or in an adjacent novel room (across-boundary). They conducted judgments of relative direction (JRD) based on the remembered locations of objects. The participants' actual perspectives and imagined perspectives of JRD trials were manipulated to be aligned or misaligned (i.e., faced the same or opposite cardinal directions). The results showed better JRD performances for the aligned perspectives than the misaligned perspectives in the across-boundary condition; this global sensorimotor alignment effect was comparable with the effect in the within-boundary condition. Experiments 2-6 further examined global sensorimotor alignment effects after across-boundary walking. Experiments 2-3 manipulated factors related to encoding global relations (i.e., explicit instructions to attend to walking and keep track of spatial relations, and visual cues for navigational affordance to another space). Experiments 4-6 manipulated factors related to retrieving global relations in JRD (i.e., learning orientation as one imagined perspective, learning position and orientation as the imagined viewpoint, and the number of imagined perspectives). The results showed robust global sensorimotor alignment effects in all experiments, indicating that the participants updated actual headings relative to remembered objects in the other room. Global spatial updating might be the primary mechanism for developing global spatial representations of a multiscale environment. (PsycInfo Database Record (c) 2022 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 | 0,000 | 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 ».