Dissociating cognitive effects and stimulus properties during pupil size measurements in response to product images
Notice bibliographique
Résumé
Pupil size changes are often used in the context of object recognition and affective processing. Compared to those evoked by physical stimulus properties, the magnitude of pupil size changes due to cognitive processes is small. Yet, many existing paradigms do not dissociate these effects. We propose a paradigm for dissociating the effects due to stimulus properties and cognitive processing that adapts the pupil to physical stimulus properties prior to the presentation of an intact stimulus image. To test this paradigm, we compared pupil responses of 15 adults living in Canada (age: M = 23.2, SD = 4.33; female = 10) to validated familiar (Canadian) and unfamiliar (European) product images in a passive viewing task. Intact images (3000 ms) were masked by pixel scrambled image versions (1000 ms before and after) to adjust the pupil to the images’ luminance, contrast, and colours. After preprocessing (e.g., blink interpolation, outlier detection and downsampling), pupil dilation at all time points within each single trial was subtractive baseline corrected using the median of the last 500 ms of the preceding scrambled image mask of the same trial. Results indicate successful tracing of a cognitive brand familiarity effect on the individual participant level (up to 90% of participants showing the same effect) resulting in mean pupil size changes of about 15% compared to the individual average dynamic pupil size range during the experiment. A temporal cluster-based bootstrapping analysis identified and dissociated two temporal effects (500–800 and 1400–3000 ms post onset of the intact image) originating from separate product categories. The proposed paradigm successfully traced cognitive effects while precluding typical stimulus property confounds. This paradigm could be applied to any visual image that elicits cognitive responses, such as product images used to understand consumers’ cognitive processing across various viewing, search, and choice tasks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».