Gesture and reference to objects in the here-and-now: Listeners’ use of gesture cues in quiet and in noise.
Notice bibliographique
Résumé
In face-to-face interaction, speakers spontaneously produce manual gestures that can facilitate listeners' comprehension of spoken language. The present study explores the factors affecting the uptake and influence of gesture cues in situations where a speaker is referring to objects visible to the listener. In this context, the listener's attention must be distributed across various scene regions, potentially reducing the ability to draw on and apply gesture cues in real time. In two experiments, the instruction provided by a speaker (e.g., "pick up the candy") was accompanied by an iconic grasp gesture (produced alongside the verb) that reflected the size/shape of the intended target. Effects on listeners' comprehension were compared with a no-gesture condition. Experiment 1 (audiovisual gating task) showed that, under simplified processing circumstances, gesture cues allowed earlier identification of intended targets. Experiment 2 (eye tracking) explored whether this facilitation is found in real-time comprehension, and whether attention to gesture information is influenced by the acoustic environment (quiet vs. background noise). Measures of gaze position showed that although the speaker's gesturing hand was rarely fixated directly, gestures did facilitate comprehension, particularly when the target object was smaller relative to alternatives. The magnitude of the gesture effect was greater in quiet than in noise, suggesting that the latter did not provoke listeners to increase attention to gesture to compensate for the challenging auditory signal. Together, the findings clarify how situational factors influence listeners' attention to visual information during real-time comprehension. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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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 | 0,007 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».