What Affects Social Attention? Social Presence, Eye Contact and Autistic Traits
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Social understanding is facilitated by effectively attending to other people and the subtle social cues they generate. In order to more fully appreciate the nature of social attention and what drives people to attend to social aspects of the world, one must investigate the factors that influence social attention. This is especially important when attempting to create models of disordered social attention, e.g. a model of social attention in autism. Here we analysed participants' viewing behaviour during one-to-one social interactions with an experimenter. Interactions were conducted either live or via video (social presence manipulation). The participant was asked and then required to answer questions. Experimenter eye-contact was either direct or averted. Additionally, the influence of participant self-reported autistic traits was also investigated. We found that regardless of whether the interaction was conducted live or via a video, participants frequently looked at the experimenter's face, and they did this more often when being asked a question than when answering. Critical differences in social attention between the live and video interactions were also observed. Modifications of experimenter eye contact influenced participants' eye movements in the live interaction only; and increased autistic traits were associated with less looking at the experimenter for video interactions only. We conclude that analysing patterns of eye-movements in response to strictly controlled video stimuli and natural real-world stimuli furthers the field's understanding of the factors that influence social attention.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 découle