Physically active individuals look for more: An eye‐tracking study of attentional bias
Notice bibliographique
Résumé
Attentional capture by exercise-related stimuli is important for the regulation of physical activity. Attentional processing underlying this capture has been investigated with indirect behavioral measures based on reaction times. To investigate more direct measures of visual spatial attention toward physical activity (vs. inactivity) stimuli, we used eye-tracking and a visual dot probe task in 77 young adults with various level of physical activity. Reaction times to detect a dot appearing in the area previously occupied by a physical activity (vs. inactivity) stimulus were an indirect measure of attentional bias. The first picture gaze and viewing time were more direct measures of attentional orienting and attentional engagement, respectively. Pupil dilation was an indicator of arousal. Reaction times revealed a two-way interaction between the location of the dot and participants' usual level of physical activity. Only participants with a high level of physical activity more quickly detected a dot when it appeared in the area previously occupied by a physical activity stimulus. Eye-tracking results showed greater odds of first gazing at physical activity stimuli and for a longer time, and a greater decrease in pupil size when viewing physical activity stimuli when usual level of physical activity was moderate or high, but not low. The variance explained in the outcomes ranged from 13.9% (pupil dilation) to 40% (reaction times). Overall, as hypothesized, compared to less physically active participants, participants who were more physically active demonstrated indirect (reaction times) and direct (first gaze, viewing time) evidence of a more pronounced attentional bias toward physical activity. Physical activity stimuli biased attention, with a pronounced effect when the level of physical activity was higher. These findings suggest that physical activity stimuli are relevant to the current concerns of moderately and highly active individuals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».