Learning affordances through action: Evidence from visual search
Notice bibliographique
Résumé
It has long been thought that objects are processed according to affordances they offer. Much of the evidence for this conclusion, however, comes from studies that used images of tools that participants may or may not have previous experience interacting with. Moreover, many tools are spatially asymmetric, adding a further potential confound. In the current study, we eliminated these confounds by using simple geometric stimuli and having participants learn that certain color-shape combinations afforded successfully finishing a task whereas others did not. The learning trials began with a small circle (the 'agent') surrounded by two circles and two squares that were blue or yellow and were contained with a '+' shaped structure. The participant's task was to move the agent, using the arrow keys, past the shapes, out of the structure. Importantly, two of these color-shape combinations allowed the agent to pass (doors) while the other two stopped the agent (walls). To measure whether doors were preferentially processed after affordances were learned, the test trials had participants search for a 'T' among 'L's that were presented on the same color-shape combinations. Evidence for affordance processing would be found if responses times were shorter for targets appearing on doors than targets on walls. The data supported this hypothesis, indicating that not only do affordances guide object processing, but also that affordances can be learned and assigned to otherwise arbitrary stimuli. The response time benefit may reflect a search bias with the attentional system prioritizing the processing of previously action relevant stimuli. Meeting abstract presented at VSS 2017
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».