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Enregistrement W3157412608 · doi:10.24908/iqurcp.9075

4. Adaptive Gaze Control in an Observational Learning Task

2016· article· en· W3157412608 sur OpenAlexvenueno aff
James Kim

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCued speechGazePsychologyTask (project management)Object (grammar)Cognitive psychologyLift (data mining)Observational learningObservational studyEye movementCommunicationComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine factors that influence how people look at objects they will have to act upon while watching others interact with them first. We investigated whether including different types of task-relevant information into an observational learning task would result in participants adapting their gaze towards an object with more task-relevant information. The participant watched an actor simultaneously lift and replace two objects with two hands then was cued to lift one of the two objects. The objects had the potential to change weight between each trial. In our cue condition, participants were cued to lift one of the objects every single time. In our object condition, the participants were cued equally to act on both objects; however, the weights of only one of the objects would have the potential to change. The hypothesis in the cue condition was that the participant would look significantly more at the object being cued. The hypothesis for the object condition was that the participant would look significantly more (i.e. adapt their gaze) at the object changing weight. The rationale behind this is that participants will learn to allocate their gaze significantly more towards that object so they can gain information about its properties (i.e. weight change). Pending results will indicate whether or not this occurred, and has implications for understanding eye movement sequences in visually guided behaviour tasks. The outcome of this study also has implications for the mechanisms of eye gaze with respect to social learning tasks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,373
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,048 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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