Hand and Foot Selection in Mental Body Rotations Involves Motor-Cognitive Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Action imagery involves the mental representation of an action without overt execution, and can contribute to perspective taking, such as that required for left-right judgments in mental body rotation tasks. It has been shown that perspective (back view, front view), rotational angle (head-up, head-down), and abstractness (abstract, realistic) of the stimulus material influences speed and correctness of the judgement. The present studies investigated whether left-right judgements are more difficult on legs than on arms and whether the type of limb interacts with the other factors. Furthermore, a combined score for speed and accuracy was explored to eliminate possible tradeoffs and to obtain the best possible measure of subjects' individual ability. Study 1 revealed that the front view is more difficult than the back view because it involves a vertical rotation in perspective taking. Head-down rotations are more difficult than head-up rotations because they involve a horizontal rotation in perspective taking. Furthermore, leg stimuli are more difficult than hand stimuli, particularly in head-down rotations. In Study 2, these findings were replicated in abstract stimuli as well as in realistic stimuli. In addition, perspective taking for realistic stimuli in the back view is easier than realistic stimuli in the front view or abstract stimuli (in both perspectives). We conclude that realistic stimulus material facilitates task comprehension and amplifies the effects of perspective. By replicating previous findings, the linear speed-accuracy score was shown to be a valid measure to capture performance in mental body rotations.
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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 ».