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Enregistrement W3168550489 · doi:10.1037/cep0000261

On the determination of eye gaze and arrow direction: Automaticity reconsidered.

2021· article· en· W3168550489 sur OpenAlexafffund
Derek Besner, David McLean, Torin Young

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Experimental Psychology/Revue canadienne de psychologie expérimentale · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAutomaticityGazeArrowPsychologyInferenceTask (project management)Cognitive psychologyEye movementCommunicationArtificial intelligenceComputer scienceNeuroscienceCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is a widely held view that the determination of eye gaze direction is "automatic" in various senses (e.g., innate; informationally encapsulated; triggered without intent). The determination of arrow direction is also held to be automatic (following a certain amount of learning) despite not being innate. The present experiments evaluate the automaticity assumption of both eyes and arrows in terms of an interference criterion. The results of 10 experiments support the inference that explicit judgements of eye gaze direction, when participants respond with a lateralized key press, are (a) neither automatic in the strong sense (they are interfered with by an uninformative, incongruent arrow in the display) and (b) nor are they are automatic in a weaker sense (uninformative, incongruent arrows interfere more strongly with the determination of eye gaze direction than uninformative, incongruent eyes interfere with the arrow direction task). However, the determination of arrow direction is also not strongly automatic, given that it is interfered with by irrelevant eyes. At least with respect to an interference criterion, the determination of eye gaze direction appears less prepotent than the determination of arrow direction, which itself is only weakly automatic. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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