The Differential Impact of Mystery in Nature on Attention: An Oculometric Study
Notice bibliographique
Résumé
Nature exposure can provide benefits on stress, health and cognitive performance. According to Attention Restoration Theory (ART), the positive impact of nature on cognition is mainly driven by fascination. Fascinating properties of nature such as water or a winding hiking trail may capture involuntary attention, allowing the directed form of attention to rest and to recover. This claim has been supported by studies relying on eye-tracking measures of attention deployment, comparing exposure to urban and nature settings. Yet, recent studies have shown that promoting higher engagement with a nature setting can improve restorative benefits, hence challenging ART's view that voluntary attention is resting. Besides, recent evidence published by Szolosi et al. (2014) suggests that voluntary attention may be involved during exposure to high-mystery nature images which they showed as having greater potential for attention restoration. The current study explored how exposure to nature images of different scenic qualities in mystery (and restoration potential) could impact the engagement of attention. To do so, participants were shown nature images characterized by either low or high mystery properties (with allegedly low or high restoration potential, respectively) and were asked to evaluate their fascination and aesthetic levels. Concurrently, an eye tracker collected measures of pupil size, fixations and spontaneous blinks as indices of attentional engagement. Results showed that high-mystery nature images had higher engagement than low-mystery images as supported by the larger pupil dilations, the higher number of fixations and the reduced number of blinks and durations of fixations. Taken together, these results challenge ART's view that directed attention is merely resting during exposure to restorative nature and offer new hypotheses on potential mechanisms underlying attention restoration.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».