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Enregistrement W2409169330 · doi:10.1037/xhp0000142

Mine in motion: How physical actions impact the psychological sense of object ownership.

2015· article· en· W2409169330 sur OpenAlexaff
Grace Truong, Craig S. Chapman, Joseph D. Chisholm, James T. Enns, Todd C. Handy

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Human Perception & Performance · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecallObject (grammar)Action (physics)Relevance (law)PsychologySelfCognitive psychologyMotion (physics)Social psychologyTest (biology)Computer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our attention and memory can be biased toward objects having high self-relevance, such as things we own. Yet in explaining such effects, theorizing has been limited to psychological determinants of self-relevance. Here we examined the contribution physical actions make to this ownership bias. In Experiment 1, participants moved object images on a touch interactive table that either arbitrarily belonged to "self" or "other," and that were moved into locations closer or farther from their bodies. Subsequent recognition was highest for self-owned objects moved closer to the body, as measured via a subsequent memory recall test. In Experiment 2, when participants moved images via keyboard rather than overt action, the proximity effect of the body on attention was abolished. In Experiment 3, participants pulled or pushed self-owned or other-owned object images to side-by-side locations on a touch interactive table. Self-owned objects that were pulled were recognized the most. Our findings demonstrate that physical actions can have a direct impact on the psychological saliency of owned objects, with the act of bringing objects toward the self leading to greater recall.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,791

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,232
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,222 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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