Spatial Language in Augmented Reality: An XR Framework for Investigating Visuospatial Cognition
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on extending previous research on the interaction between language and spatial cognition from virtual reality (VR) environments to the context of augmented reality (AR), aiming to explore the neural circuits involved in visuospatial encoding and semantic processing of spatial deixis ('this' vs. 'that'), with particular attention to the role of the posterior parietal cortex (PPC) [1].The considered methodological shift is necessary to assess the robustness of neural patterns already observed in VR and to evaluate whether AR, by combining real and virtual stimuli, can provide a more cognitively natural interface, in line with real-world perception [2].In this work, we developed a novel experimental framework on an AR platform to try to overcome the main limitations related to stable 3D stimulus tracking (words) and high-precision spatial calibration.The system uses carefully designed algorithms and low-latency optimization techniques to enable the controlled presentation of verbal stimuli at predefined distances (e.g., 60 cm and 120 cm), where a lexical decision task with optional gesture-based interaction is present [3].Although data collection is ongoing, the implementation of augmented reality represents a fundamental advance.It allows studying spatial semantic processing in conditions more congruent with everyday sensorimotor experience and opens new perspectives for the design of intuitive augmented reality interfaces with a high level of performance.Furthermore, this work tries describe how like this platform to understanding how the human brain processes spatial semantic information in mixed environments and how this has clinical relevance: neurocognitive disorders affecting the anterior prefrontal cortex (PPC), such as spatial neglect syndromes or neurodegenerative conditions [4,5], can benefit from diagnostic and rehabilitative strategies based on augmented reality [6].This work highlights the technical and methodological challenges of translating complex neuroscientific paradigms into extended reality (XR) platforms, try to open the way for a new generation of augmented cognition research with potential applications in clinical, industrial, and educational settings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».