Hide and Seek: The Ultimate Mind Game
Notice bibliographique
Résumé
While a large body of research has focussed on how people visually search for objects, few studies have investigated how people hide objects when given the choice of multiple possible hiding places, an aspect particularly pertinent for security services. We therefore presented an array of items on a touch-sensitive screen and participants indicated under which item they would hide an unspecified target for a 'colleague'. Displays were four by four grids of colored bars which were either homogeneous or included a unique color or orientation item. On each trial, the colleague was identified as either a 'friend' or a 'foe', so that the target was hidden either where it was easy or hard to find. This allowed us to consider two issues. First, whether participants hiding items would be sensitive to the pop-out targets which, as shown by decades of visual search experiments, are most readily selected by people looking for items in the visual field. Second, whether the concepts from embodied cognition might influence the pattern of item choice in the absence of clear visual cues as to where to hide the target. The data suggest both were relevant. When hiding for a friend, more targets were placed behind the unique item or behind items either horizontally or vertically adjacent to this singleton. On homogeneous displays, a selection bias was evident towards items closest to the participant. Targets hidden for a foe, however, were placed away from the singleton, and, in the absence of this unique item, were positioned further from the participant. The corresponding 'find' version, in which participants look for hidden targets, is currently underway. Comparing performance will offer insights in the conceptual differences between hiding and finding, as well as providing an objective and flexible paradigm to test perspective taking and Theory of Mind. Meeting abstract presented at VSS 2012
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».