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Enregistrement W2089392103 · doi:10.1068/p5852

Gaze Behaviour in Audiovisual Speech Perception: Asymmetrical Distribution of Face-Directed Fixations

2007· article· en· W2089392103 sur OpenAlexaff
Ian Everdell, Heidi L. Marsh, Micheal Yurick, Kevin G. Munhall, Martin Paré

Notice bibliographique

RevuePerception · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication Disorders
Mots-clésGazeFixation (population genetics)PerceptionPsychologyFace perceptionCognitive psychologySpeech perceptionEye movementIntelligibility (philosophy)Eye trackingVisual perceptionCommunicationComputer scienceComputer visionPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Speech perception under natural conditions entails integration of auditory and visual information. Understanding how visual and auditory speech information are integrated requires detailed descriptions of the nature and processing of visual speech information. To understand better the process of gathering visual information, we studied the distribution of face-directed fixations of humans performing an audiovisual speech perception task to characterise the degree of asymmetrical viewing and its relationship to speech intelligibility. Participants showed stronger gaze fixation asymmetries while viewing dynamic faces, compared to static faces or face-like objects, especially when gaze was directed to the talkers' eyes. Although speech perception accuracy was significantly enhanced by the viewing of congruent, dynamic faces, we found no correlation between task performance and gaze fixation asymmetry. Most participants preferentially fixated the right side of the faces and their preferences persisted while viewing horizontally mirrored stimuli, different talkers, or static faces. These results suggest that the asymmetrical distributions of gaze fixations reflect the participants' viewing preferences, rather than being a product of asymmetrical faces, but that this behavioural bias does not predict correct audiovisual speech perception.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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