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Enregistrement W2893586385 · doi:10.1167/18.10.447

The role of perceptual and contextual information in social event segmentation

2018· article· en· W2893586385 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueComputational and Text Analysis Methods
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvent (particle physics)PerceptionSocial cueSegmentationContext (archaeology)Cognitive psychologyParsingPsychologySocial environmentIdentification (biology)Contextual designComputer scienceArtificial intelligenceObject (grammar)SociologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social event segmentation, or parsing the ongoing dynamic content into discrete social events, is thought to represent an underlying mechanism that supports the expert human ability to navigate complex social environments quickly and seamlessly. Here we examined whether social event segmentation is influenced by the appropriate social context. To do so, we created two video clips, one in which several events unfolded in a contextually consistent manner (Contextual condition), and the other, in which the order of these events was scrambled using a random sequence (Non-contextual condition). Participants viewed each clip and were asked to mark social and non-social events. Results demonstrated that the same information was identified as constituting event breakpoints within each contextual and non-contextual clip. However, increased group response agreement for social relative to non-social event boundaries was observed in the Contextual relative to the Non-contextual condition. Thus, while perceptual information appears to underlie the identification of social and non-social events, contextual information acts to reduce the uncertainty regarding event boundaries, specifically while parsing social information. Meeting abstract presented at VSS 2018

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,370 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle