The Influence of Co-action on a Simple Attention Task: A Shift Back to the Status Quo
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing consensus among researchers that a complete description of human attention and action should include information about how these processes are informed by social context. When we actively engage in co-action with others, there are characteristic changes in action kinematics, reaction time, search behavior, as well as other processes (see Sebanz et al., 2003; Becchio et al., 2010; Wahn et al., 2017). It is now important to identify precisely what is shared between co-actors in these joint action situations. One group recently found that participants seem to withdraw their attention away from a partner and toward themselves when co-engaged in a line bisection judgment task (Szpak et al., 2016). This effect runs counter to the typical finding that attention is drawn toward social items in the environment (Birmingham et al., 2008, 2009; Foulsham et al., 2011). As such, the result suggests that joint action can uniquely lead to the withdrawal of covert attention in a manner detectable by a line bisection task performed on a computer screen. This task could therefore act as a simple and elegant measure of interpersonal effects on attention within particular pairs of participants. For this reason, the present work attempted to replicate and extend the finding that attention, as measured by a line-bisection task, is withdrawn away from nearby co-actors. Overall our study found no evidence of social modulation of covert attention. This suggests that the line bisection task may not be sensitive enough to reliably measure interpersonal attention effects - at least when one looks at overall group performance. However, our data also hint at the possibility that the effect of nearby others on the distribution of attention may be modulated by individual differences.
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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 | 0,005 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».