Individual pupil size changes as a robust indicator of cognitive familiarity differences
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive psychology has a long history of using physiological measures, such as pupillometry. However, their susceptibility to confounds introduced by stimulus properties, such as color and luminance, has limited their application. Pupil size measurements, in particular, require sophisticated experimental designs to dissociate relatively small changes in pupil diameter due to cognitive responses from larger ones elicited by changes in stimulus properties or the experimental environment. Here, building on previous research, we present a pupillometry paradigm that adapts the pupil to stimulus properties during the baseline period without revealing stimulus meaning or context by using a pixel-scrambled image mask around an intact image. We demonstrate its robustness in the context of pupillary responses to branded product familiarity. Results show larger average and peak pupil dilation for passively viewed familiar product images and an extended later temporal component representing differences in familiarity across participants (starting around 1400 ms post-stimulus onset). These amplitude differences are present for almost all participants at the single-participant level, and vary somewhat by product category. However, amplitude differences were absent during the baseline period. These findings demonstrate that involuntary pupil size measurements combined with the presented paradigm are successful in dissociating cognitive effects of familiarity from physical stimulus confounds.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».