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Enregistrement W2912220256 · doi:10.1080/1357650x.2019.1577433

Lateral biases in aesthetic and spatial location judgments: differences between tasks and native reading directions

2019· review· en· W2912220256 sur OpenAlexafffund
Austen K. Smith, Kari N. Duerksen, Carl Gutwin, Lorin Elias

Notice bibliographique

RevueLaterality Asymmetries of Body Brain and Cognition · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSpatial Neglect and Hemispheric Dysfunction
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTask (project management)PsychologyCognitive psychologyReading (process)CommunicationLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People exhibit consistent leftward spatial biases across a variety of tasks. However, individuals with a native reading direction other than left-to-right (LTR) show an attenuation of the leftward bias. The current study used procedurally similar tasks to examine spatial ability and aesthetic preferences in LTR and right-to-left (RTL) groups. In the spatial task participants viewed a centred rectangle partially occluded by an overlapping circle and estimated the centre of the circle with a single mouse click. In the aesthetic task participants used the mouse to control a "virtual flashlight" to light images of abstract paintings in the most aesthetically pleasing way. Contrary to predictions, smaller errors were made for circles on the right and estimations were progressively less accurate as circle size increased in the spatial task. On the aesthetic task, light placements of LTR participants were biased to the left and significantly different from the slightly rightward placements of RTL participants. As predicted, when completing the aesthetics task amounts of time scanning left or right visual space were different between groups. Findings support the theory that directional scanning biases attenuate leftward lateral biases and further, the nature of the visuospatial task may vary the strength of lateral bias.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,243 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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