Sex Differences and Cognitive Maps: Studies in the Lab don’t Always Reflect Cognitive Map Accuracy in Everyday Life
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The ability to create an accurate mental survey representation, or cognitive map , when moving through an environment varies widely across individuals, and we are still trying to understand the origins of these individual differences. Non-immersive virtual environments used to test for cognitive map accuracy in the laboratory have shown sex differences with a performance advantage for men in some studies but not others. When sex differences are demonstrated, it is unclear whether women’s performance generalizes to familiar and unfamiliar real-world environments. In Experiment 1, 98 participants explored the virtual environment Silcton and afterwards estimated directions between the landmarks in Silcton and arranged landmarks found in Silcton on a map. In addition, they reported frequently visited real-world locations and then estimated directions between them and drew a map of the locations. Men were more accurate on tests of Silcton than women were, although there was no difference between sexes for accuracy with real-world locations. Within sexes, women were more accurate with the real-world locations than Silcton, while men showed the opposite pattern. In Experiment 2, 21 women were tested with Silcton and their familiar real-world locations as in Experiment 1 but were also walked through an unfamiliar real-world area on campus and completed direction estimation and map drawing tests for the new environment. Overall, women were more accurate with the two real-world environments than Silcton, with some evidence that accuracy with the new real-world environment was more accurate than the familiar real-world locations. Overall, women’s ability to create a cognitive map of a virtual environment in the laboratory does not seem to be indicative of their ability to do the same in the real world, and care should be taken when generalizing lab results with virtual environments.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle