Are Wayfinding Abilities Correlated With Specific Brain Anatomy? An Investigation on Regular Car Drivers Using a Navigational Map in an Unknown Environment
Notice bibliographique
Résumé
The ability to navigate spatially in the physical world is a fundamental cognitive skill. This study examines the anatomical correlates of map-assisted wayfinding in an unfamiliar virtual environment using structural magnetic resonance magining (MRI). Thirty-three participants were required to reach up to seven different locations represented on a navigational map in a simulated environment, while their gazing behavior was recorded, and, in close temporal proximity, the anatomical MRI of their brain was acquired. Significant predictors of wayfinding performance were the volumes of the right hippocampus, left retrosplenial cortex, and posterior cingulate cortex-left inferior frontal gyrus, right superior frontal gyrus, and right cerebellar lobule VIIB. Detailed analyses revealed a dissociation between two clusters of gray matter density in the right hippocampus. Compared with the poorest wayfinders, the best wayfinders exhibited more gray matter density in a cluster located in the right posterior hippocampus but less gray matter density in a cluster located in the anterior section of the hippocampus. In addition, top performers spent more time gazing at the map, highlighting the benefit of using external aids during navigation tasks. Altogether, these results underscore how structural adaptations are associated with spatial navigation performance.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».