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Enregistrement W1998425254 · doi:10.1098/rstb.2013.0063

The role of observers' gaze behaviour when watching object manipulation tasks: predicting and evaluating the consequences of action

2013· article· en· W1998425254 sur OpenAlexafffund
J. Randall Flanagan, Gerben Rotman, Andreas Reichelt, Roland S. Johansson

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGazeObject (grammar)Action (physics)Cognitive psychologyTask (project management)PsychologyJudgementLift (data mining)Artificial intelligenceFunction (biology)Computer scienceCommunicationHuman–computer interactionComputer visionMachine learningEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When watching an actor manipulate objects, observers, like the actor, naturally direct their gaze to each object as the hand approaches and typically maintain gaze on the object until the hand departs. Here, we probed the function of observers' eye movements, focusing on two possibilities: (i) that observers' gaze behaviour arises from processes involved in the prediction of the target object of the actor's reaching movement and (ii) that this gaze behaviour supports the evaluation of mechanical events that arise from interactions between the actor's hand and objects. Observers watched an actor reach for and lift one of two presented objects. The observers' task was either to predict the target object or judge its weight. Proactive gaze behaviour, similar to that seen in self-guided action-observation, was seen in the weight judgement task, which requires evaluating mechanical events associated with lifting, but not in the target prediction task. We submit that an important function of gaze behaviour in self-guided action observation is the evaluation of mechanical events associated with interactions between the hand and object. By comparing predicted and actual mechanical events, observers, like actors, can gain knowledge about the world, including information about objects they may subsequently act upon.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,142
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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