The development of chasing detection: Do 4-year-olds show evidence of a pop-out effect for chasing stimuli?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Humans attend selectively to animate stimuli (New, Cosmides & Tooby,2007) and interpret biological motion as goal-directed (Heider & Simmel, 1944; Tremoulet & Feldman, 2000). Meyerhoff, Schwan & Huff (2014) reported evidence of a pop-out effect for chasing displays: a chasing pair of circles was shown among a varying number of distracters, and reaction times for identifying the chaser did not increase proportionately to the number of distracters. Both animacy perception and chasing detection develop early in life (Rochat, Striano & Morgan, 2004; Frankenhuis, House, Barrett & Johnson, 2013). The purpose of this study was to test whether attention to chasing, as evidenced by the pop-out effect, has developed by the age of 4. Method. Participants were adults and 4-year-olds. We adapted Meyerhoff et al.'s (2014) procedure for use with 4-year-olds, by using a decorated touch screen to display stimuli and record responses and adding a child-engaging cover story. The stimuli set consisted of black circles presented on a green background. The chaser, chasee and distracters were identical in appearance. On each trial, the chasing pair was presented among a varying number of distracters (2,4,6,8,10). The chasee and distracters moved around the screen in a randomly determined pattern while the chaser pursued the chasee in a heat-seeking fashion. Participants were tasked with identifying the chaser by touching it on the screen. Results and Discussion. We hypothesized that we would find a pop-out effect for chasing stimuli among non-chasing distracters for both adults and 4-year- olds. Our independent variable was number of distracters and our dependent variable was reaction time. The number of distracters did not predict reaction time for adults (F(1, 136) = 0.026, p< .05) or 4-year- olds (F(1, 49) = 1.892, p< .05), which is consistent with a pop-out effect for chase stimuli. Meeting abstract presented at VSS 2017
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».