The Gaze Cueing Effect and Its Enhancement by Facial Expressions Are Impacted by Task Demands: Direct Comparison of Target Localization and Discrimination Tasks
Notice bibliographique
Résumé
The gaze cueing effect is characterized by faster attentional orienting to a gazed-at than a non-gazed-at target. This effect is often enhanced when the gazing face bears an emotional expression, though this finding is modulated by a number of factors. Here, we tested whether the type of task performed might be one such modulating factor. Target localization and target discrimination tasks are the two most commonly used gaze cueing tasks, and they arguably differ in cognitive resources, which could impact how emotional expression and gaze cues are integrated to orient attention. In a within-subjects design, participants performed both target localization and discrimination gaze cueing tasks with neutral, happy, and fearful faces. The gaze cueing effect for neutral faces was greatly reduced in the discrimination task relative to the localization task, and the emotional enhancement of the gaze cueing effect was only present in the localization task and only when this task was performed first. These results suggest that cognitive resources are needed for gaze cueing and for the integration of emotional expressions and gaze cues. We propose that a shift toward local processing may be the mechanism by which the discrimination task interferes with the emotional modulation of gaze cueing. The results support the idea that gaze cueing can be greatly modulated by top-down influences and cognitive resources and thus taps into endogenous attention. Results are discussed within the context of the recently proposed EyeTune model of social attention.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».