Understanding Events by Eye and Ear: Agent and Verb Drive Non-anticipatory Eye Movements in Dynamic Scenes
Notice bibliographique
Résumé
As Macnamara (1978) once asked, how can we talk about what we see? We report on a study manipulating realistic dynamic scenes and sentences aiming to understand the interaction between linguistic and visual representations in real-world situations. Specifically, we monitored participants’ eye movements as they watched video clips of everyday scenes while listening to sentences describing these scenes. We manipulated two main variables. The first was the semantic class of the verb in the sentence and the second was the action/motion of the agent in the unfolding event. The sentences employed two verb classes—causatives (e.g., break) and perception/psychological (e.g., notice)—which impose different constraints on the nouns that serve as their grammatical complements. The scenes depicted events in which agents either moved towards a target object (always the referent of the verb-complement noun), away from it, or remained neutral performing a given activity (such as cooking). Scenes and sentences were synchronized such that the verb onset corresponded to the first video frame of the agent motion towards or away from the object. Results show effects of agent motion but weak verb-semantic restrictions: causatives draw more attention to potential referents of their grammatical complements than perception verbs only when the agent moves towards the target object. Crucially, we found no anticipatory verb-driven eye movements toward the target object, contrary to studies using non-naturalistic and static scenes. We propose a model in which linguistic and visual computations in real-world situations occur largely independent of each other during the early moments of perceptual input, but rapidly interact at a central, conceptual system using a common, propositional code. Implications for language use in real world contexts are discussed.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».