Verbal Descriptions of Cue Direction Affect Object Desirability
Notice bibliographique
Résumé
Approach-avoidance behaviours are observed across a broad range of species. For humans, we tend move toward things we like, and away from things we dislike. Previous research tested whether repeatedly shifting visuo-spatial attention toward an object in response to eye gaze cues can increase liking for that object. Here, we tested whether a gaze-liking effect can occur for verbal descriptions of looking behavior without shifts of attention. Also, we tested the gaze specificity hypothesis – that the liking effect is specific to gaze cues – by comparing the effect of different types of cue (pointing gestures and arrow cues). In Experiment 1, participants (N = 205) were split into 5 groups according to the type of cue that was described as directed either toward or away from an object. The results show that 1) attention is not necessary; the liking effect was recorded for verbal descriptions of looking 2) the effect also occurs for descriptions of pointing and arrows and 3) the liking effect is enhanced for gaze cues compared to arrows, consistent with the gaze specificity hypothesis. Results from a further experiment suggest that the effect is not due to demand compliance. We conclude that the gaze-liking effect occurs for verbal descriptions of eye gaze. Indeed, because our method bypasses altogether the use of visual cues, objects, and shifts in visual selective attention, our paradigm appears to be more sensitive at tapping into the fundamental approach-avoidance response that mediate the implicit liking effect. As such, it offers new opportunities for research investigations in the future.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».