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Enregistrement W4327862276 · doi:10.1101/2023.03.16.532962

The relationship between object-based spatial ability and virtual navigation performance

2023· preprint· en· W4327862276 sur OpenAlexaff
Tanya Garg, Pablo Fernández Velasco, Zita Eva Patai, Charlotte P. Malcolm, Victor Kovalets, Véronique D. Bohbot, Antoine Coutrot, Mary Hegarty, Michael Hornberger, Hugo J. Spiers

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesUniversity College London
Mots-clésSpatial memoryPath integrationMental rotationLandmarkPsychologyCognitive psychologyTask (project management)Spatial abilityWorking memoryNavigation systemSpatial cognitionComputer scienceCognitionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Spatial navigation is a multi-faceted behaviour drawing on many different aspects of cognition. Visuospatial abilities, such as spatial working memory and mental rotation, in particular, may be key factors. A range of tests have been developed to assess visuospatial processing and memory, but how such tests relate to navigation ability remains unclear. This understanding is important to advance tests of navigation for disease monitoring in Alzheimer’s Disease, where disorientation is an early symptom. Here, we report the use of an established mobile gaming app, Sea Hero Quest, as a measure of navigation ability. We used three separate tests of navigation embedded in the game: wayfinding, path integration and spatial memory in a radial arm maze. In the same participants, we also collected measures of mental rotation (Mental Rotation Test), visuospatial processing (Design Organization Test) and visuospatial working memory (Digital Corsi). We found few strong correlations across our measures. Being good at wayfinding in a virtual navigation test does not mean an individual will rate themself as a confident navigator, be good at path integration, or have a superior memory in a radial arm maze. However, those good at wayfinding tend to perform well on the three visuospatial tasks examined here, and to also use a landmark strategy in the radial maze task. These findings help clarify the inter-relationships between different abilities supporting visuospatial and navigation skills. Highlights Three navigation tests embedded in the game Sea Hero Quest were examined in relation to three object-based visuospatial tasks, and self-ratings of navigation ability and stress during navigation. No associations were observed among performance on wayfinding, path integration and radial arm maze levels of Sea Hero Quest. Object-based visuospatial abilities were selectively correlated with performance on wayfinding levels of Sea Hero Quest. Gameplay stress and navigation strategy were not associated with performance on Sea Hero Quest navigation tasks.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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