Mind the curve: What saccadic curvature can tell us about face processing
Notice bibliographique
Résumé
There is a bias to look at other people’s faces. What drives this bias is unclear, however, and there is debate in the literature regarding whether upright faces capture attention more strongly than do inverted faces, or whether faces are processed more effectively by one hemisphere over the other. To investigate how faces attract attention, we adapted a traditional saccadic trajectory task. The examination of saccadic trajectories is well suited to exploring how attention is deployed to different face stimuli, as saccades aimed to target objects will show characteristic curvature in response to nearby distractor stimuli. When saccades are executed rapidly, a distractor will cause the saccades’ trajectory to curve towards the distractor’s location, indicating that it has captured attention. In contrast, when a saccade is executed more slowly, its trajectory will curve away from a distractor, suggesting that the object has been inhibited in order to better accommodate target selection. Further, the magnitude of a saccade’s curvature is determined in part by the saliency of the distractor: the more salient the distractor, the greater the curvature. With this in mind, we asked participants to make saccades to vertical targets in the presence or absence of task-irrelevant distractor faces (upright or inverted, presented in the left or right visual hemifield). Somewhat unexpectedly, face orientation did not strongly influence saccadic trajectory, suggesting that in this context, inverted faces capture attention as much as upright faces. Interestingly, presentation location did matter: faces presented in the left hemifield produced greater deviation away from the distractor than did faces presented in the right hemifield. Future studies are aimed at better understanding the implications of this effect and whether it is specific to faces. 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».