How you use it matters: Object Function Guides Attention during Visual Search in Scenes
Notice bibliographique
Résumé
How do we know where to look for objects in scenes? While it is true that we see objects within a larger context daily, it is also true that we interact with and use objects for specific purposes (object function). Many researchers believe that visual processing is not an end in itself, but is in the service of some larger goal, like the performance of an action (Gibson, 1979). In addition, previous research has shown that the action performed with an object can affect visual perception (e.g., Grèzes & Decety, 2002; Triesch et al., 2003). Here, we examined whether object function can affect attentional guidance during search in scenes. In Experiment 1, participants studied either the function (Function Group) or features (Feature Group) of a set of invented objects. In a subsequent search, studied objects were located faster than novel objects for the Function, but not the Feature group. In Experiment 2 invented objects were positioned in either function-congruent or function-incongruent locations. Search for studied objects was faster for function-congruent and impaired for function-incongruent locations relative to novel objects. These findings demonstrate that knowledge of object function can guide attention in scenes. We discuss implications for theories of visual cognition, cognitive neuroscience, as well as developmental and ecological psychology. Meeting abstract presented at VSS 2016
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».