Talking about what we see, again: further evidence for non-anticipatory eye movements in dynamic scenes during sentence comprehension
Notice bibliographique
Résumé
We present two experiments involving true scenes (motion pictures of events), manipulating verb class, sentence semantic context, and scene motion context. Experiment 1 constituted a replication of [reference omitted, 2019]. Participants (N=32) were presented with sentences containing either a causative or a perception/psychological (experiencer) verb (e.g., Before making the desert, the cook will crack/examine the eggs that are in the bowl). Scene context varied according to the action performed by the agent (cook), moving towards the target object (eggs), away from it, or remaining neutral. Results were similar to those obtained by our previous study: a main effect of motion and no main effect of verb type. We obtained faster saccades to the target object in the causative sentences than in the experiencer sentences, but only in the towards motion condition. As in our previous study, we did not find anticipatory effects to target objects. In Experiment 2 (N=46), in addition to verb type (causative vs. experiencer) and agent motion (towards vs. neutral) we introduced a sentence context manipulation, with the first clause denoting either a semantically restrictive activity (e.g., In order to make the omelet...) or a non-restrictive one (e.g., After pouring the flour into the bowl,...). We predicted that the stronger context would enhance attention to properties of verbs making the potential referents of their objects more salient, thus driving anticipatory effects found in other studies. We found an effect of motion and semantic context, with restrictive sentences driving faster saccades to target objects. We also found a verb effect with causatives yielding faster saccades than experiencer verbs only in the towards condition, but no anticipatory effects. These results suggest that early linguistic and visual processes are largely independent, interacting at a later, conceptual stage. We propose that the two systems interact using a common propositional code.
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».