How Realistic Should Avatars Be?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Increased interaction with characters in games and online necessitates a better understanding of how different characteristics of these agents impact media users. This paper investigates a possible neurological underpinning for a common research finding – namely, that animated characters designed to be comparatively more human, more real, and more similar to the people they represent elicit more positive self-reported evaluations. The goal of this study was to examine the extent to which these results might be due to differential processing of character features in brain networks recruited for face recognition. There is some evidence that parts of the face network may be specifically tuned for real human faces. An experiment was conducted where participants viewed photographs of faces of actual agents (humans and animals) or colored drawings of matched agents (cartoon humans and animals). Using functional magnetic resonance imaging (fMRI) to measure blood oxygen-level dependent (BOLD) activation in the whole brain and specifically in the face network, we investigated the variation in patterns of activation with human and animal faces that were more or less real. The results were consistent with previous reports that the core regions of the face network are sensitive to the humanness of faces. However, our results extended previous work by showing that regions of the core and extended regions of the face network – and some regions outside the network – were sensitive to realism, but only realism of human faces.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».