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Enregistrement W2412438438 · doi:10.1177/0301006616652054

Human Action Perception is Consistent, Flexible, and Orientation Dependent

2016· article· en· W2412438438 sur OpenAlexafffund
Jeff Loucks, Matthew Pechey

Notice bibliographique

RevuePerception · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesUniversity of Regina
Mots-clésPerceptionTrajectoryAction (physics)Cognitive psychologyComputer scienceInversion (geology)PsychologyContext (archaeology)Flexibility (engineering)Human–computer interactionArtificial intelligenceMathematicsNeuroscienceGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research has found that observers of object-directed human action pay more attention to information regarding hand contact over information regarding spatial trajectories in action, and that processing of trajectory information is disrupted by inversion. However, observers can also flexibly modulate their attention to spatial trajectory depending on the goal or context of the actor. In Experiments 1(a) and 1b of the current research, we directly compared attention with hand and trajectory information across placing and dropping actions in order to determine whether the hand bias is always present or whether flexibility in action perception can attenuate this bias. Results demonstrated that observers attend more to hand information for placing, but attend equally to hand and trajectory information for dropping. Experiment 2 explored the role of the actor's goal in processing spatial trajectory for mimed dropping actions and non-human control stimuli, and the role of goals in the inversion effect. Results indicated that goal relevance increases processing of trajectory information, and that processing of all spatial trajectories in human action is disrupted by inversion, regardless of the actor's goal. The present findings highlight the role of prediction in action perception, and suggest that human action is processed with expertise.

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)0,005
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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