Gaze behaviour in the natural environment: Eye movements in video versus the real world
Notice bibliographique
Résumé
How do people distribute their visual attention in the natural environment? This question is often addressed by showing pictures, photographs or videos of natural scenes under controlled conditions and recording participants' eye movements as they view them. In this experiment, we investigated whether people distribute their gaze in the same way when they are walking around the real world as when they view video clips taken from the perspective of a walker. We hypothesized that, due to being immersed in the real environment, people would look at different items and change their scanning strategy when actually walking around the scene as opposed to passively watching a video of it. In the first session, participants walked at their own pace between two points on a university campus, and their point of gaze was recorded using a discrete portable eye-tracker. In a subsequent session, both these and a new set of participants viewed video clips of the walk that were captured by the eye-tracker. These clips showed the first-person perspective of someone walking around campus, and participants were asked to watch the videos as if they were walking the route themselves, while sitting at a computer monitor. The most inspected items were other people, obstacles and the path ahead. This was particularly the case when people were actually walking, although the tendency to look at people was modified by the social situation. These results provide important evidence that gaze behaviour is determined by an interaction between individuals and their environment, and our findings help to bridge the gap between attention in the laboratory and in the real world.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».