Cognitive maps integrating locations but missing orientations in across-boundary environments.
Notice bibliographique
Résumé
People often struggle to accurately point to locations across boundaries, such as pointing to campus buildings while seated inside a lecture room. This difficulty challenges the existence of a cognitive map with integrated representations of places across boundaries. In this project, we distinguished between a cognitive map comprising integrated representations of locations and one comprising integrated representations of orientations. We hypothesized that the across-boundary pointing difficulty might originate from a cognitive map lacking integrated orientations. Using an immersive virtual reality head-mounted display, participants were presented with panoramic photos taken indoors or outdoors of six campus buildings. After familiarizing themselves with their location as indicated by the panorama photo, participants were instructed to face a specific direction indicated by an arrow in the environment. They were then asked to point to five additional campus buildings. Participants' represented locations and headings for each testing view were calculated by maximizing the similarity between their pointing directions and their represented directions from a given location and heading. The results revealed that absolute pointing errors were significantly larger indoors than outdoors. This indoor-outdoor difference was primarily attributed to differences in estimating headings rather than differences in estimating positions. Furthermore, systematic positional shifts were observed in individual test views. These shifts were consistent between indoor and outdoor views of the same buildings but did not show consistency between indoor and outdoor views of different buildings. This suggests that individuals may develop a cognitive map of distorted but globally consistent representations of locations across boundaries. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».