Man's best furiend: The direct and averted gaze cues of humans and dogs are processed similarly
Notice bibliographique
Résumé
Humans engage in frequent interactions amongst and between different species of animals to complete a variety of tasks. During these interactions, such as playing catch or fetch, visual gaze acts as an important cue to facilitate the completion of this task. The objective of the present study was to examine how humans process the visual gaze of non-human animals, and in particular whether or not humans are sensitive to the direct and averted visual gaze of dogs. A visual search experiment was conducted where participants were required to indicate if a target was present or absent in a search array of distractor items (targets present on 50% of trials). Participants performed the visual search task with human and dog gaze cues in a blocked fashion. Reaction times for the dog stimuli were significantly shorter than those for human stimuli. As well, participants detected averted visual gaze targets faster than direct visual gaze targets. Importantly, the averted visual gaze advantage was observed for both human and dog stimuli suggesting that the strategies used for the human targets were not different from the pattern of strategies used to detect the dog targets. Overall, the facilitation effect observed for the averted visual gaze and the dog stimuli are contradictory to previous findings in the literature. This discrepancy may have resulted from participants using the low-level features of the stimuli, such as the amount and distribution of white/black regions, to guide their visual search instead of higher-order processes related to gaze direction.Acknowledgments: Joel Sartore Photography Inc.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».