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Enregistrement W2115531783 · doi:10.3389/fpsyg.2014.01187

Photographs of manipulable objects are named more quickly than the same objects depicted as line-drawings: Evidence that photographs engage embodiment more than line-drawings

2014· article· en· W2115531783 sur OpenAlexafffund
Joshua P. Salmon, Heath E. Matheson, Patricia A. McMullen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLine drawingsObject (grammar)Embodied cognitionDepictionPsychologyLine (geometry)Texture (cosmology)Action (physics)CommunicationArtificial intelligenceComputer scienceComputer visionVisual artsArtGeometryImage (mathematics)Engineering drawing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research has shown that photographs of manipulable objects (i.e., those that can be grasped for use with one hand) are named more quickly than non-manipulable objects when they have been matched for object familiarity and age of acquisition. The current study tested the hypothesis that the amount of visual detail present in object depictions moderates these "manipulability" effects on object naming. The same objects were presented as photographs and line-drawings during a speeded naming task. Forty-six participants named 222 objects depicted in both formats. A significant object depiction (photographs versus line drawing) by manipulability interaction confirmed our hypothesis that manipulable objects are identified more quickly when shown as photographs; whereas, non-manipulable objects are identified equally quickly when shown as photographs versus line-drawings. These results indicate that factors such as surface detail and texture moderate the role of "action" and/or "manipulability" effects during object identification tasks, and suggest that photographs of manipulable objects are associated with more embodied representations of those objects than when they are depicted as line-drawings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations25
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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