水迷路用語集

どの分野にも専門用語があり、水迷路にもたくさんあります。ここにやさしい言葉でまとめました。必要な用語がなければ、お知らせください。

A B C D E F G H I L M O P Q R S T V W

A

獲得: 獲得とは、被験体がプラットフォームを見つけることを学ぶ訓練段階です。逃避潜時と経路長は通常、日を追って減り、戦略の指標は、その減少が地図によるものか手続き的な近道によるものかを示します。プローブ試行と逆転学習もご覧ください。
能動的探索: 能動的探索とは、浮遊や壁沿い、ループではなく、プールを広くカバーする目的をもった泳ぎです。不動（浮遊）の対になる概念で、動機づけと記憶を区別するのに役立ちます。
他者中心的ナビゲーションと自己中心的ナビゲーション: 他者中心的ナビゲーションは、部屋の壁の大きな手がかりなどの遠位手がかりを使って場所を見つけます。
他者中心的戦略: 他者中心的戦略は、部屋の遠位手がかりの配置を使ってプールの中の場所を突き止めます。水迷路が調べるように設計された、地図のような解き方です。自己中心的戦略と対比されます。遠位手がかりもご覧ください。
解析グリッド（オープンフィールドのゾーン）: 解析グリッドはアリーナをセルに分け、セルごとの時間、経路、進入、潜時が得られるようにします。各物体がそれぞれのセルに入る大きさを選びます。
角度範囲: 角度範囲とは、被験体が壁沿い行動の帯やチェイニング環状帯などのゾーンにいる間に、プールの円周の何度分を進むかです。連続した範囲の基準は、本当の壁沿いやチェイニングを、ゾーンを一瞬横切っただけの経路と区別するのに役立ちます。
環の通過回数: 環の通過回数は、プローブで被験体が学習したプラットフォーム位置のまわりの環に何回入ったかを数えます。動物が正確にその地点ではなく近くを探すとき、厳密なプラットフォーム通過よりも少し寛容です。
環（プラットフォーム環）: 多くの論文で「環（annulus）」とは、プローブで使う、以前のプラットフォーム位置のまわりの環を指します。これは、壁からプラットフォームまでの距離でプール全体をめぐる環であるチェイニング環状帯とは異なります。プラットフォーム通過とゾーンと環をご覧ください。
アームへの進入（多肢迷路）: アームへの進入は、選んだDetection Areaを使って、被験体が各アームに何回入ったかを数えます。アームは左のアームから時計回りに並びます。
アトランティス（上昇式）プラットフォーム: アトランティスプラットフォームは水面下にあり、被験体がターゲットに着くと自動で上がってきます。Run画面のボタンを"USB on End"にし、Auto-endのオプションを選びます。
Auto-end: ‘Auto-end on platform’は、被験体がプラットフォームに着いたときに試行を終えるかどうかを決めます。‘Yes’は到着で、‘Delay in Secs’は決まった時間とどまったあとに終了し、‘No’は‘END’で自分で終えることを意味します。
平均速度と活動時の速度: 平均速度は経路／試行時間で、止まっている時間を含みます。活動時の速度は、ゆっくり浮かんでいる時間を除きます。
平均近接度: 平均近接度とは、試行を通した被験体と目標の平均距離です（Gallagher globalとも呼ばれる）。低いほど探索が密です。ギャラガー近接度の指標の1つで、特にプローブで役立ちます。ギャラガー近接度をご覧ください。

B

Barnesボックス: Barnesボックスは、画面がどの迷路を動かしているかを示します。自分でチェックを入れる必要はありません。バーンズ迷路を開くとチェックが入り、水迷路を開くと外れます。
バーンズのエラーと一次経路: バーンズ迷路では、エラーとは間違った穴への鼻突っ込みです。一次経路長とは、逃避穴への最初の接近までの距離です。
バーンズ迷路: バーンズ迷路は縁に穴がある乾いた円形の台で、その1つが逃避箱につながっています。水迷路よりストレスの少ない仲間としてよく使われます。戦略には、穴の直接探索、系列探索、ランダム探索があります。バーンズのエラーと一次経路もご覧ください。
行動の識別: 行動の識別は、直接経路、チェイニング、壁沿い行動、ターゲットスキャニングなどの戦略の客観的な基準を満たす試行の区間にラベルを付けます。被験体が泳ぎの途中でやり方を変えれば、同じ試行に複数のラベルが付くことがあります。探索戦略をご覧ください。
.BONDファイル: すべてのVR試行は、JSONの.BONDファイルと.hvsファイルとして自動で保存されます。.BONDファイルには、タイムスタンプ付きの位置とすべての設定が入っています。
広い空間範囲: 広い空間範囲とは、壁の近くにとどまったり1つの半径でループしたりせず、プールの大部分に広がる探索のことです。経路図ではにぎやかに見えても、目標をねらっていないことがあります。スキャニングとランダム探索に関連します。

C

キャリブレーションした位置: キャリブレーションした位置とは、設定時に座標を保存したプールの中の場所です（プラットフォームと、印を付けたほかの地点）。これにより、逆転学習での古い位置と新しい位置を含め、それぞれの位置について近接遭遇ゾーン、ギャラガーの指標、厳密な通過を計算できます。プラットフォーム周辺のゾーンをご覧ください。
キャリブレーション: キャリブレーションは、プールやアリーナの大きさと各ターゲットの位置をソフトウェアに伝えます。すべての距離は、キャリブレーションしたプールの直径を使います。
チェイニング: チェイニングとは、壁から一定の距離、おおよそプラットフォームまでの距離を保って回ることです。非空間的で手続き的な戦略で、よい潜時と共存することがあります。
チェイニング環状帯: チェイニング環状帯は、壁からプラットフォームまでの距離にある環の形のゾーンで、チェイニングを見つけるのに使います。その環の中を回る動物は、プラットフォームの場所を知らなくても潜時を縮められます。チェイニング環状帯をご覧ください。
円形ゾーン: 円形ゾーンはプールを環に分けます。解析画面の説明図のボタンをクリックすると、お使いのバージョンでどの文字がA、B、Cかがわかります。
近接遭遇（カウンター）: 近接遭遇とは、ターゲット位置のまわりの円（カウンター）に入ることで、厳密な通過よりも基準がゆるやかです。
認知の柔軟性: 水迷路での認知の柔軟性とは、逆転学習や二重戦略試行のようにルールが変わったときに、以前に学習した場所や手がかりを捨てられる能力です。古い解き方への固執はその反対です。
コーン検定: コーン検定は、被験体の経路が出発点から目標へ向けたコーンの中にとどまったかを調べます。コリドー検定と同じく、どの出発点と目標の組み合わせにも使える方向の正確さの確認です。進行方向の角度と経路効率比に関連します。
補正積分経路長（CIPL）: 補正積分経路長は、出発点が目標からどれだけ離れていたかに応じて経路長を調整するので、近い出発点と遠い出発点の試行を公平に比べられます。加齢や戦略の研究で、そのままの経路長と並んでよく使われます。
コリドー検定: コリドー検定は、被験体が出発点から目標への理想的な線に沿った、決まった幅の通路の中を泳いだかを調べます。出発距離の違いを正規化し、方向の正確さをすっきり読み取れます。進行方向の誤差とコーン検定もご覧ください。
CST（カスタム結果）ファイル: CSTファイルは自分で選んだ結果のセットで、1試行が1行、1変数が1列になっており、そのままExcelで開けます。
手がかり付きプラットフォーム: 手がかり付き（可視）プラットフォーム試行では、プラットフォームに近位の手がかりを付け、動物が部屋の地図ではなく視覚で進めるようにします。隠れたプラットフォームの訓練の前後に、視覚、遊泳、動機づけを確認します。隠れたプラットフォームと対比されます。
累積探索誤差: 累積探索誤差（Gallagher cumulative）は、連続する1秒区間ごとの目標までの平均距離を合計したものです。高いほど探索の誤差が大きく、訓練を通してよく使われます。平均近接度の訓練版にあたります。ギャラガー近接度をご覧ください。

D

Detection Area: Detection Areaは、各アームの何%を進入とみなすかです。100%ならどんな進入も数え、25%なら一番奥の4分の1への進入だけを数えます。
Direct Path Measures: Direct Path Measuresは、試行が正確な接近で始まったかを分類します。3つずつ2つのグループで、合わせて6つのクラスがあります：ターゲットまで（to Target）と近接遭遇まで（to Close Encounter）です。
近接遭遇までの直接経路: 近接遭遇までの直接経路とは、最初の正確な接近が厳密な地点ではなくターゲットのまわりの近接遭遇ゾーンに届くDirect Pathのクラスです。Direct Path Measuresと近接遭遇（カウンター）をご覧ください。
ターゲットまでの直接経路: ターゲットまでの直接経路とは、被験体がプラットフォームそのものに届く正確な接近で出発するDirect Pathのクラスです。最初からどこへ行けばよいかを知っている強い証拠です。Direct Path Measuresと直接の泳ぎをご覧ください。
直接の泳ぎ: 直接の泳ぎとは、出発点からプラットフォーム（または学習した場所）までのほぼまっすぐな経路です。典型的な空間的な解き方で、壁沿い行動、チェイニング、ランダム探索の反対です。探索戦略をご覧ください。
方向性探索: 方向性探索とは、目標の領域へ向かうものの、まだ完全な直接の泳ぎではない泳ぎです。経路が曲がったり行き過ぎたりしても、学習した場所への偏りははっきりしています。焦点探索と初期の空間的意図に関連します。
遠位手がかり: 遠位手がかりとは、プールから離れた部屋の壁や固定された構造物に置かれた、大きく立体的な手がかりで、動物から見えるものです。
二重戦略試行: 二重戦略試行は、近位の手がかりと記憶した場所を対立させます（たとえばプラットフォームはそのままで近位の目印を動かす、またはその逆）。キャリブレーションした各位置での近接遭遇の指標は、被験体が手がかりと場所のどちらに従ったかを示します。キャリブレーションした位置をご覧ください。

E

自己中心的戦略: 自己中心的戦略は、部屋の地図ではなく、「左へ泳ぐ」や「壁から一定の距離を保つ」といった体を基準にした規則を使います。チェイニングと一部の壁沿い行動は自己中心的です。他者中心的戦略と対比されます。
高架式十字迷路: 高架式十字迷路は不安関連行動の検査として広く使われています。被験体は4本のアームの交差部に、オープンアームの方を向けて置きます。
エントロピー（戦略エントロピー）: 戦略エントロピーは、試行を通して被験体の戦略ラベルがどれだけ混ざっているか、予測しにくいかをまとめたものです。エントロピーが高ければ被験体がやり方を変え続けていることを、低ければ1つの戦略が優勢であることを意味します。柔軟な探索と型にはまった探索を比べる加齢研究で役立ちます。
等面積の円形ゾーン: 等面積の円形ゾーンは、プールを等しい幅ではなく等しい面積の環に分けます。外側の環は細く、内側の環は太くなります。各ゾーンの偶然の滞在確率を同じにしたいとき、等間隔の環の代わりに使えます。円形ゾーンをご覧ください。
逃避潜時: 潜時とはターゲットに着くまでの時間です。戦略は示さず、速度と出発距離の影響を受けるので、ほかの指標と合わせて読みます。

F

最初の方位: 最初の方位とは、目標への理想的な線に対する、被験体の最初の動きの方向です。進行方向の角度と密接に関連し、通常は試行の最初の1、2秒で測ります。
焦点探索: 焦点探索（ターゲット集中探索とも呼ばれる）とは、学習したプラットフォームの位置のまわりを密に探すことです。プローブでは強い空間記憶の特徴であり、厳密なプラットフォーム通過が少ないときでも指標として機能します。探索戦略をご覧ください。
強制水泳の指標: 強制水泳の結果は、よじ登り、潜水、遊泳、浮遊の時間%に加えて、総経路、時間、平均速度、動いている時間%を示します。
強制水泳のトラッキング帯: 強制水泳では、トラッキング領域は水面のラインのまわりの帯で、動物が泳いだり浮いたりしているときに一番高い点が真ん中の3分の1に来るように大きさを決めます。
すくみ: すくみとは、決まった時間じっとしていることです。すくみと数えるために、被験体が何秒間、どの距離の範囲内でじっとしていなければならないかを決めます。
'From Poolside'（Direct Pathのクラス）: "From Poolside"は、連続した壁沿いの移動ではなく、直接の接近がどこで（壁の近くで）始まったかを表します。持続的な壁沿いの移動はThigmotaxisとして別に報告されます。

G

区間別ギャラガー: 区間別ギャラガーは、試行の連続する部分（たとえば連続するタイムスライス）にギャラガー近接度の指標を当てはめます。試行が進むにつれて探索が絞られたのか、さまよったのかがわかります。タイムスライスとギャラガー近接度をご覧ください。
Gallagher cumulative: Gallagher cumulativeは累積探索誤差の別名で、目標までの1秒ごとの平均距離の合計です。値が高いほど誤差が大きく、通常は訓練日を通して使います。
Gallagher global: Gallagher globalは平均近接度の別名で、試行を通した目標までの平均距離です。低いほどよく、特にプローブ試行で多くを教えてくれます。
ギャラガー近接度: ギャラガー近接度は、被験体が目標にどれだけ近くにとどまったかを測ります。Globalは平均距離（低いほど近い、プローブで使用）、Cumulativeは1秒ごとの平均距離の合計（高いほど探索の誤差が大きい、訓練で使用）です。

H

進行方向の角度: 進行方向の角度は、被験体がどれだけまっすぐ目標に向かって出発したかを示します。0に近い角度は、まっすぐ向かったことを意味します。
方向誤差: 進行方向の誤差とは、被験体の最初の方向と目標への理想的な線との角度の差です。0に近い角度は、正しい方向に出発したことを意味します。進行方向の角度と同じ系統の指標です。進行方向の角度をご覧ください。
隠れたプラットフォーム: 隠れたプラットフォームは不透明な水のすぐ下にあり、見えません。見つけるには遠位手がかりと場所学習に頼ります。手がかり付きプラットフォームと対比されます。
HVS 6D VR: HVS 6D VRは、VR水迷路などの仮想実験をQuest 3ヘッドセットで実行します。参加者はトレッドミルの上を歩くことも、矢印キーなどのほかの方法で移動することもできます。
.hvsファイル: .hvsファイルは試行ごとに保存される生データのファイルです。すべて保管してください。SUMとCSTの結果はこれらから作り直せます。

I

不動（浮遊）: 不動とは、げっ歯類の浮遊やVRで立ち止まっている状態など、速度のしきい値を下回って過ごした試行時間の割合です。
初期の空間的意図: 初期の空間的意図とは、残りの泳ぎが乱れていても、すでに学習した場所へ偏っている試行の序盤の区間に付けるラベルです。最初からどこへ行くかを知っていることをとらえます。ターゲットまでの直接経路と進行方向の角度に関連します。
試行間間隔: 試行間間隔とは、同じ被験体の連続する試行のあいだの待ち時間です。疲労、ストレス、前の泳ぎをどれだけ覚えているかに影響します。プロトコルのページで、ラットとマウスでよく使う値を説明しています。

L

近接遭遇までの潜時: 近接遭遇までの潜時とは、被験体がキャリブレーションした位置のまわりの近接遭遇ゾーンにどれだけ早く最初に入るかです。厳密なプラットフォーム通過なら無視されるニアミスも評価します。近接遭遇（カウンター）をご覧ください。

M

モリス水迷路: モリス水迷路では、被験体は部屋のまわりの手がかりを使って、不透明な水から隠れたプラットフォームへ逃げることを学びます。

O

Omnidriveトレッドミルとトレッドプレート: Omnidriveのトレッドミルまたはトレッドプレートを使うと、参加者はVRの中を歩けます。まず最終的な位置で組み立て、そのまわりでヘッドセットを設定します。
不透明な水: 不透明な水（無毒の物質で濁らせた水）はプラットフォームを隠し、被験体が目標を見るのではなく部屋の手がかりを使わざるを得ないようにします。澄んだ水は手がかり付きプラットフォームの確認に使います。深さと温度も不透明さと同じくらい重要です。
オープンフィールド: オープンフィールドでは、被験体がアリーナを探索し、トラッカーがその動きを記録します。HVS Imageは、グリッドのセルごとの時間%、経路%、進入、潜時に加えて、速度とすくみを出します。

P

プラットフォーム近くの通過: プラットフォーム近くの通過は、目標（またはほかのキャリブレーションした位置）のまわりの小さなゾーンへの進入を数えます。厳密な通過より基準がゆるやかで、近くにいた時間の割合やギャラガー近接度とよく組み合わせられます。
経路効率: 経路効率は経路効率比の別名で、実際の経路を最短の直接経路で割った値です。1なら完璧で、高いほど遠回りが大きいことを意味します。（比を逆にする著者もいるので、どちらの形を使ったか報告してください。）
経路効率比: 経路比は実際の経路／最短の直接経路です。比が1なら完全にまっすぐで、低いほどよい値です。
経路長: 経路長は移動した距離で、単位はメートルです。出発距離に左右されます。
近くにいた時間の割合: 近くにいた時間の割合とは、目標のまわりの近接遭遇ゾーンの中で過ごした試行時間の割合です。正しい場所の近くにとどまることを評価し、通過がまれなプローブで感度が高い指標です。
固執: 固執とは、ルールが変わったあとも古い解き方を繰り返すことで、たとえば逆転のあとに以前のプラットフォームの四分円を探すことです。認知の柔軟性の欠如を示す有用な指標で、四分円の時間、古い場所での近接遭遇、戦略ラベルに表れます。
場所学習: 場所学習とは、遠位手がかりの地図を使って、環境の中で何がどこにあるかを学ぶことです。典型的な隠れたプラットフォームの水迷路は場所学習の課題です。手がかり付きプラットフォームでの手がかり学習と対比されます。
プラットフォーム通過: 通過とは、プラットフォームの正確な位置の上を通ることです。試行全体の通過回数は、確認して先へ進む柔軟な被験体よりも、何度も戻ってくる被験体を有利にします。
Platform Number (Hole Number): ‘Platform Number’は、各試行でどのキャリブレーションした位置がターゲットかを指定します。Barnesの画面では‘Hole Number’です。
プールの周回: プールの周回は、プールの中心を囲む完全な周回の数を数えます。引き返しても数には影響しません。
プローブ試行: プローブ試行には見つけるべきプラットフォームがありません。被験体がプラットフォームの場所を覚えているかを示します。学習した位置を入力し、Probeにチェックを入れ、Auto-endをオフにします。
手続き的戦略: 手続き的戦略とは、チェイニングやしつこいプールの周回のような習慣に似た解き方です。海馬による場所学習がなくても潜時を改善できます。手続き的な解き方と空間的な解き方を分けることが、探索戦略を分類する主な理由です。
近位手がかり: 近位手がかりとは、プールやその近くにある目印です（プラットフォーム上の印、プールの壁の模様）。部屋の地図ではなく、手がかりをたどるナビゲーションを支えます。遠位手がかりは部屋の壁など、もっと離れた所にあります。遠位手がかりと二重戦略試行をご覧ください。

Q

四分円への進入順序: 四分円への進入順序とは、被験体が四分円を訪れた順番で、その戦略を明らかにするのに役立ちます。
四分円とターゲット四分円での時間: プールはNEから始めて時計回りに4つの四分円に分けられます。プラットフォームが四分円の中心にあるとき、プローブでのターゲット四分円での時間は空間記憶を示します。

R

ランダム探索: ランダム探索とは、目標、壁、一定の半径のいずれにもはっきりした偏りなく泳ぐことです。経路はまとまりがないように見えます。訓練の初期にはよくありますが、訓練の後期に見られる場合は、被験体が空間的な解き方にも手続き的な解き方にも落ち着いていないことを示します。
参照記憶: 水迷路での参照記憶とは、試行をまたいで変わらない知識で、たとえば数日のブロックのあいだ固定されたプラットフォームの位置です。場所が頻繁に変わる作業記憶のデザインと対比されます。
逆転学習: 逆転学習では、獲得のあとにプラットフォームが新しい場所に移ります。被験体は古い位置を探すのをやめ、新しい位置を学ばなければなりません。キャリブレーションした両方の位置での近接遭遇とギャラガーの指標が、固執か更新かを示します。プラットフォームのゾーンをご覧ください。

S

スキャニング: スキャニング（全域スキャニング）とは、プール全体を広く探すことで、多くの領域をカバーするループ状の経路になることがよくあります。ターゲットスキャニングは、目標の近くに集中したより狭い変種です。スキャニングは活発に見えても非空間的なことがあります。焦点探索と探索戦略をご覧ください。
探索誤差: 探索誤差とは、被験体の経路が目標からどれだけ離れていたかを時間を通してまとめたものです。累積探索誤差と平均近接度がよくある形です。誤差が低いほど探索は正確です。
系列探索: 系列探索とは、決まった順番で場所を確認していくことです（たとえばバーンズの穴を時計回りに順に）。空間的な地図がなくても迷路をすばやく解けます。プールでは、四分円を順にめぐる訪問が同じような役割を果たすことがあります。四分円への進入順序をご覧ください。
空間学習: 空間学習とは、場所とその間の関係を学ぶことです。水迷路では通常、遠位手がかりから地図を作り、新しい出発点からでもプラットフォームを見つけられるようになることを指します。場所学習と他者中心的戦略をご覧ください。
出発位置: 出発位置とは、被験体を放す場所です。出発点を変える（たとえばN、S、E、W）と、決まった曲がり方の反応ではなく部屋の地図を使わざるを得なくなります。出発距離はそのままの潜時と経路長にも影響するため、補正した指標があります。
戦略の分類: 戦略の分類は、経路をもとに、試行（またはその一部）に直接の泳ぎ、チェイニング、壁沿い行動、スキャニングなどのラベルを付けます。タイムスタンプ付きの位置と角度範囲にもとづく基準は、ゾーンを一瞬横切っただけの経路による誤検出を減らします。行動の識別をご覧ください。
Subject Size: Subject Sizeは、追跡する対象がどれだけ大きくなければならないかを決めます。水迷路ではスライダーを左端のままにし、乾いた迷路では、トラッキングボックスが糞より大きく動物より小さくなるように設定します。
SUM（サマリー）ファイル: SUMファイルには、まとめた試行の解析が入ります。試行を選択し、‘Name your Summary (SUM) file’に名前を入力して、‘Analyze Batch or Series’をクリックします。
遊泳速度: 遊泳速度とは、被験体が水中をどれだけ速く動くかです。平均速度は休止を含み、活動時の速度はゆっくりした浮遊を除きます。速度は、逃避潜時を読むときに運動と動機づけの違いを統制する指標です。平均速度と活動時の速度と遊泳速度をご覧ください。

T

ターゲット集中探索: ターゲット集中探索は焦点探索の別名で、プール全体ではなく学習した場所のまわりに集中した探索です。
TARGET_RADIUSとTARGET_POSITION: VR水迷路では、参加者がTARGET_RADIUS（メートル）とTARGET_POSITIONで決まるターゲットの縁に着くと試行が終わります。
ターゲットスキャニング: ターゲットスキャニングとは、学習したプラットフォームの位置のすぐ近くを探すことで、通常はその地点の近くで小さなループや通過を描きます。焦点探索と密接に関連する、空間的なプローブの特徴です。
壁沿い行動: 壁沿い行動とは、動物がアリーナの壁の近くにとどまろうとする傾向で、よく壁伝いとも呼ばれます。初期の壁沿いは慣れの過程であることが多いですが、続く場合はストレスや不安を反映していることがあります。
壁沿い行動の帯: 壁沿い行動の帯は壁に接した外側の環で、壁沿いを測るのに使います。帯の中での時間と経路の割合、そして壁沿いの区間の角度範囲が壁沿い行動を数値化します。壁沿い行動をご覧ください。
探索を伴う壁沿い行動: 探索を伴う壁沿い行動とは、壁沿いの移動に、開けた水域へのより広い遠出が組み合わさったものです。壁を離れ始めた被験体を示すことがよくあります。壁沿い行動をご覧ください。
侵入を伴う壁沿い行動: 侵入を伴う壁沿い行動とは、プールの中への短い進入と縁への戻りで途切れる壁沿いの移動です。純粋な壁沿いと、より自由な探索の中間にあたります。壁沿い行動をご覧ください。
時間ビン（オープンフィールドとNOR）: 時間ビンはオープンフィールドやNORの試行を期間に分け、試行中に行動がどう変わるかを見られるようにします。
タイムスライス: タイムスライスは試行の一部だけを解析します。Slice start 0とSlice time 30で最初の30秒、start 30とtime 30で次の30秒になります。
TRACKING_DIAMETERとPLAYER_SCALE: TRACKING_DIAMETERは、vrScriptでトラッキング領域の大きさを決めます。VR水迷路では、げっ歯類の迷路と結果を比べられるよう、直径200（cm）を推奨します。
トラッキングのしきい値: しきい値は、トラッカーが被験体を背景からどう区別するかを決めます。100から始め、十字が被験体を追っているか確認します。
TRIAL_START_POINT（VRの位置）: VRの位置は6つの数字を使います：東、高さ、北、そして3つの角度です。水迷路では、東と北はプールの半径に対する比率です。
TXP（Master Experiment）ファイル: TXPファイルはExcelで簡単に作れる試行の単純なリストです。出発点、プラットフォーム番号、被験体、記述子を、実行順に1試行1行で並べます。

V

可視プラットフォーム: 可視プラットフォームは手がかり付きプラットフォーム試行の別名です。目標が見えるので、成功は場所の記憶ではなく感覚運動能力を確かめます。
vrScriptファイル: 各VR実験はプレーンテキストの.vrScriptファイルで、‘Run HVS 6D VR’のあとにそのファンクションキーを押して実行します。スクリプト作成はテキストの編集で、プログラミングではありません。

W

ウィショー指数: ウィショー指数（ウィショーの方向性指数または誤差指数）は、理想的な線からの経路のずれをもとに、試行の序盤に被験体がどれだけまっすぐ目標へ向かったかを採点します。方向の正確さの指標として、進行方向の誤差、経路効率、コリドー検定、コーン検定と同じ仲間です。
作業記憶（水迷路）: 作業記憶の水迷路デザインでは、プラットフォームの場所を頻繁に（たとえば毎日）変えるので、被験体は長期的に固定された場所ではなく、セッション内の現在の位置を覚えなければなりません。参照記憶と対比されます。

これらの用語の多くには、hvsimage.comに専用の解説があります。まずはモリス水迷路とは何かからどうぞ。

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