象限時間と象限への進入

プローブ試行で、プラットフォームが象限の中央にある場合、標的象限への有意な選好は、出発点にかかわらず空間記憶を示します。プラットフォームが象限の中央にあるときにだけ役立ち、そうでなければ近接遭遇とギャラガー近接度を使います。

空間記憶の強い被験体は、プラットフォームがないことにすぐ気づいてほかを探すことがあります。そのため、タイムスライスで試行全体の値に隠れた早い時期の選好が見えることがあります（Blokland et al., 2004は、象限の指標が空間能力を過大評価しうることを見いだしました）。Maei et al. (2009)は、群間差の検出で平均近接度が象限占有率より優れていることを見いだしました。

進入回数からは、象限時間ではわからない、被験体がどれだけ広く探索したかがわかります。1回の長い滞在と何回もの短い訪問は、累積時間では同じに見えます。象限を順に回る訪問はチェイニングを、繰り返しの切り替えは固執を、早い直接の進入は初期の記憶を、でたらめな順序は戦略がないことを示唆します。

順序付きの進入（引き返しを含む）は、順序の解析のために.qadテキストファイルとして保存でき、硬直性、固執、手続き的な戦略の使用のモデルで役立ちます。

‘Advanced’でスライスの開始と長さを設定すると、その区間について図と指標を実行し直せます。一括処理でも使えます。放したあとの最初の10～20秒が、動物がプラットフォームがあると予想している場所をいちばんよく示します。

Blokland et al. (2004)は2分のプローブを30秒の4区間で解析しました。標的象限への選好はどの区間にもありましたが、環状領域の時間は区間ごとに変わり、60秒のプローブは空間能力を過小評価しうると結論づけました。スライスでは進行方向角や近接遭遇の指標は出ず、Direct Pathの分類も作られません。

象限はNEから始まり時計回りに進みます（画面上の配置は4 1 / 3 2）。結果には使ったプラットフォーム番号が含まれます。試行全体の象限時間は誤解を招くことがあるので、平均速度を対照として使い、タイムスライスを活用します。

象限時間は、学習中に戦略が育つのを見たり、逆転学習で古い象限への固執を見つけたりするのにも役立ちます。ソフトウェアの象限は固定されているので、N/S/E/Wを中心とする象限には、カスタムモジュールか設置の変更が必要です。

象限を順に回る訪問はチェイニングを、繰り返しの切り替えは固執を、早い直接の進入は初期の記憶を、でたらめな順序は戦略がないことを示唆します。

quads-listボックスにチェックを入れると、順序付きの進入（引き返しを含む）が.qadテキストファイルとして保存されます。象限はNE、SE、SW、NWで、画像の上がNorthです。

スライスの潜時は、そのスライス内でプラットフォームに到達するまでの時間で、到達しなければスライスの長さになります。結果ファイルにはそれぞれスライスの名前を付けます。プローブの解析では最初の10～20秒がよく使われます。

スライスでは進行方向角や近接遭遇の指標は出ません。潜時と経路は短くなり、標的象限の%は大きくなることがあります。スライスの図には開始、進行方向、終了の印がありません。