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Enregistrement W2121613954 · doi:10.1080/13506280701434532

Gaze selection in complex social scenes

2008· article· en· W2121613954 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueVisual Cognition · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGazePsychologySelection (genetic algorithm)Cognitive psychologyTask (project management)Stimulus (psychology)Eye trackingArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A great deal of recent research has sought to understand the factors and neural systems that mediate the orienting of spatial attention to a gazed-at location. What have rarely been examined, however, are the factors that are critical to the initial selection of gaze information from complex visual scenes. For instance, is gaze prioritized relative to other possible body parts and objects within a scene? The present study springboards from the seminal work of Yarbus (1965/1967), who had originally examined participants’ scan paths while they viewed visual scenes containing one or more people. His work suggested to us that the selection of gaze information may depend on the task that is assigned to participants, the social content of the scene, and/or the activity level depicted within the scene. Our results show clearly that all of these factors can significantly modulate the selection of gaze information. Specifically, the selection of gaze was enhanced when the task was to describe the social attention within a scene, and when the social content and activity level in a scene were high. Nevertheless, it is also the case that participants always selected gaze information more than any other stimulus. Our study has broad implications for future investigations of social attention as well as resolving a number of longstanding issues that had undermined the classic original work of Yarbus.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,205
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,169 · 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