Searching for a perceived gaze direction using eye tracking
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the current study was to use eye tracking to better understand the "stare-in-the-crowd effect"-the notion that direct gaze is more easily detected than averted gaze in a crowd of opposite-gaze distractors. Stimuli were displays of four full characters aligned across the monitor (one target and three distractors). Participants completed a visual search task in which they were asked to detect the location of either a direct gaze or an averted gaze target. Reaction time (RT) results indicated faster responses to direct than averted gaze only for characters situated in the far peripheral visual fields. Eye movements confirmed a serial search strategy (definitely ruling out any pop-out effects) and revealed different exploration patterns between hemifields. The latency before the first fixation on target strongly correlated with response RTs. In the LVF, that latency was also faster for direct than averted gaze targets, suggesting that the response asymmetry in favor of direct gaze stemmed from faster direct gaze target detection. In the RVF, however, the response bias to direct gaze seemed not due to a faster visual detection but rather to a different cognitive mechanism. Direct gaze targets were also responded to even faster when their position was congruent with the direction of gaze of distractors. These findings suggest that the detection asymmetry for direct gaze is highly dependent on target position and influenced by social contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».