Caregiver faces capture 6- to 10-year-old children’s attention during an online visual search task.
Notice bibliographique
Résumé
Developing attention skills allow children to parse their complex world by orienting to a subset of especially salient or meaningful inputs. Infants and children are biased to orient to faces and have difficulty ignoring faces when they appear as distractors. Although these past findings suggest that faces are more salient than nonsocial stimuli, it is unclear whether specific types of faces capture attention to a greater extent than others. Caregiver faces are one of the most prevalent and socially motivating stimuli in infants' and children's environments, suggesting that they may be biased to orient to caregiver faces to a greater extent than faces in general. Forty-six 6- to 10-year-old children across the United States and Canada completed an online attention capture task in which participants searched for a target within arrays containing multiple distractors. During some trials, either a stranger or the child's caregiver's face appeared as one of the distractors. Children showed consistently poorer performance (i.e., increased omission errors, poorer accuracy, and slower response times) when the caregiver face appeared as a distractor, especially during trials in which the target was present and within larger search arrays. These increased performance costs indicate an enhanced orienting bias to caregiver faces, which may reflect increased motivational salience of these faces. (PsycInfo Database Record (c) 2023 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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».