Developing a New Measure of the Useful Field of View for Use in Dynamic Real-World Scene Viewing
Notice bibliographique
Résumé
In real-world contexts, such as driving, a person’s breadth of attention, or useful field of view (UFOV), can have life or death consequences, with a narrower UFOV associated with increased accident risk (e.g., Clay et al., 2005). However, existing measures of the UFOV have important limitations. Some cannot be used in dynamic viewing of real-world scenes, while others (e.g., peripheral detection tasks) do not control for retinal eccentricity or eccentricity-dependent contrast sensitivity. The current experiment aimed to develop a novel measure of the UFOV that overcomes these limitations. Our dependent measure was the detection of extrafoveal image blur in real-world scenes as a secondary task, while participants concurrently engaged in an attention-demanding primary task. The retinal eccentricity of the image blur was controlled through gaze-contingent presentation on occasional single fixations. Eccentricity-dependent contrast sensitivity was held constant in the following way. Blurred images contained a circular region of high resolution (3°, 6°, or 9° radius) centered on fixation, with a constant level of low-pass filtered imagery beyond that eccentricity. Each eccentricity was paired with a unique blur level such that, in a single-task blur detection task, blur detectability was held constant across eccentricities. Our first experiment, which disallowed eye movements, used a within-subjects design (n = 16) and occasional briefly flashed photographs of real-world scenes, half of which were blurred, while monitoring the viewer's eyes to ensure central fixation. To measure the effects of cognitive load on blur detection, participants concurrently did an auditory N-back task (with N = 0, 2, or 3). Results showed that as N-back level increased, blur detection significantly decreased, but did not interact with eccentricity—consistent with a general interference effect rather than tunnel vision (Crundall, Underwood & Chapman, 1999). Follow-up experiments will allow free viewing of scenes, and occasionally present blur for single fixations. Meeting abstract presented at VSS 2012
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».