La face animale et le visage humain sont-ils équivalents ? Une étude dans le cadre de la théorie de la charge perceptuelle
Notice bibliographique
Résumé
Il a été démontré que c’est le niveau de charge perceptuelle qui détermine la réussite ou l’échec de l’exclusion d’un distracteur lors d’une tâche attentionnelle (Lavie, 1995). Lavie, Ro et Russell (2003) ont démontré que le visage humain est le seul distracteur qui va à l’encontre de la théorie de la charge perceptuelle, dans le sens qu’il est impossible de l’ignorer et ce, même en situation de charge perceptuelle élevée. Par ailleurs, plusieurs évidences scientifiques soutiennent l’idée que la stimulation visuelle provoquée par des représentations d’animaux active la même zone cérébrale que celle activée par les visages humains, soit l’aire fusiforme des visages. La présente étude vise donc à vérifier si la représentation d’une face animale utilisée comme distracteur dans une tâche attentionnelle de classification de noms produit le même effet de résistance à la distraction que le visage humain. Nos résultats n’ont pas corroboré cette attente et suggèrent que le visage humain demeure le seul stimulus qui va à l’encontre de la théorie de la charge perceptuelle.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».