Sex differences in spatial tasks: Considering environmental factors, navigation strategies, and age
Notice bibliographique
Résumé
Sex differences in navigation have been a topic of investigation for decades and has been subjected to various contradictory findings and debates. The aim of this work was to compare the spatial memory of men and women tested in various different types of spatial tasks, while controlling for navigation strategies and aging. It is generally thought that men outperform women in navigation and that women have higher scores on object location tasks. However, many studies fail to control for different factors that may bias one sex or the other. We aggregated the data of 465 participants (349 young adults, 127 older adults) who took part in various studies conducted in our laboratory, which include both published and original unpublished data, in order to investigate sex differences. In these studies, we used a number of different paradigms: virtual radial arm mazes, a virtual wayfinding task, an object location task, a virtual Morris Water Maze, and the invisible sensor task which is a real-life model of the Morris Water Maze. While our results may seem discordant at first glance, they demonstrate that several factors can impact the performance of men and women on spatial tasks, including spontaneous navigation strategies, environmental characteristics, and age. We replicated findings showing that women favor proximal landmarks compared to men who favor distal landmarks, women have better memory than men for the position of objects in the absence of reference frames, but they will have poorer scores when navigation requires specific angles, distances and polar coordinates. Moreover, we found that in aging, women who avoid the use of landmarks when navigating a radial maze show stronger reliance on these non-spatial strategies than men. On the other hand, women who rely on landmarks, do so to the same extent as men. Our findings highlight the need to carefully take into consideration these factors in order to produce a more harmonious understanding of sex differences in navigation. Finally, the interaction between spontaneous navigation strategies, sex, and age is discussed in terms of its implications for risk of Alzheimer’s disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».