A commentary: The sun is no fun without rain: Reply to “The sun and how do we feel about the color yellow? Methodological concerns”

地标 任务(项目管理) 集合(抽象数据类型) 心理学 最短路径问题 路径(计算) 认知心理学 空间分析 计算机科学 人工智能 地理 工程类 遥感 图形 理论计算机科学 系统工程 程序设计语言
作者
Domicelė Jonauskaitė,Christine Möhr
出处
期刊:Journal of Environmental Psychology [Elsevier]
卷期号:67: 101379-101379 被引量:3
标识
DOI:10.1016/j.jenvp.2019.101379
摘要

Familiarity enables us to form elaborate mental representations of environments, which are usually assessed with tasks that involve managing spatial information (such as pointing and locating landmarks). The present study also examines the role of familiarity using a "field" task that involved finding the shortest way to a destination, and the contribution of individual visuo-spatial factors (a set of abilities, preferences and strategies). Undergraduates more or less familiar with their university campus (45 in each group) performed pointing and landmark-locating (spatial information managing) tasks, and a shortest path finding task, and were administered several visuo-spatial measures. The results showed that familiarity had no effect on spatial information managing performance, but did influence shortest path finding. Individual visuo-spatial factors variously supported pointing accuracy, and shortest path finding performance. These results broaden our knowledge of how individual factors (familiarity and visuo-spatial abilities, preferences and strategies) jointly support the knowledge of an environment.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
呆呆发布了新的文献求助10
刚刚
wangjuan发布了新的文献求助10
刚刚
liujizhuo发布了新的文献求助10
刚刚
1秒前
酷波er应助二十一日采纳,获得10
1秒前
1秒前
YTL完成签到,获得积分20
1秒前
lalalal发布了新的文献求助10
1秒前
猪猪hero发布了新的文献求助10
2秒前
俊逸芸遥完成签到,获得积分10
3秒前
ckb0901完成签到,获得积分10
3秒前
Snow完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
小鹅完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
lizike完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
所所应助高兴致远采纳,获得10
5秒前
123发布了新的文献求助10
5秒前
泡菜鱼oo发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
Orange应助gqb采纳,获得10
5秒前
迷路的麋鹿完成签到,获得积分10
5秒前
冬去春来发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
xl1001完成签到,获得积分10
6秒前
SciGPT应助吞吞采纳,获得10
6秒前
搜集达人应助Duskt采纳,获得30
7秒前
今后应助WRWRWR采纳,获得30
7秒前
7秒前
7秒前
7秒前
7秒前
8秒前
syvshc应助阿梦采纳,获得10
8秒前
希望天下0贩的0应助Howie采纳,获得10
8秒前
娇娇发布了新的文献求助10
8秒前
zj发布了新的文献求助10
8秒前
龍Ryu发布了新的文献求助10
9秒前
小马甲应助圆圆的波仔采纳,获得10
9秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
The Cambridge History of China: Volume 4, Sui and T'ang China, 589–906 AD, Part Two 1000
The Composition and Relative Chronology of Dynasties 16 and 17 in Egypt 1000
Russian Foreign Policy: Change and Continuity 800
Real World Research, 5th Edition 800
Qualitative Data Analysis with NVivo By Jenine Beekhuyzen, Pat Bazeley · 2024 800
Superabsorbent Polymers 700
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5710379
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5199013
关于积分的说明 15260454
捐赠科研通 4863009
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2610375
邀请新用户注册赠送积分活动 1560754
关于科研通互助平台的介绍 1518381