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Enregistrement W4296794144 · doi:10.1016/j.actpsy.2022.103747

Biological motion elicits between-person Inhibition of Return in temporal and spatial movement parameters

2022· article· en· W4296794144 sur OpenAlexaff
Ada Kritikos, Ned Chandler‐Mather, Samuel Sparks, Timothy N. Welsh

Notice bibliographique

RevueActa Psychologica · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological motionInhibition of returnMotion (physics)Movement (music)FacilitationTrajectoryMotion perceptionObserver (physics)PsychologyCommunicationPerceptionDynamics (music)Cognitive psychologyComputer visionArtificial intelligenceComputer scienceNeurosciencePhysicsVisual attentionAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study was designed to gain a deeper understanding of the processing of biological motion stimuli. To this end, we investigated if the inhibition of return (IoR) effect emerges in initiation times and trajectories of pointing movements to targets in left and right space where the preceding cues were pointing movement of a human model or a dot with the same biological motion. Targets were randomly presented in the same or opposite side from the direction of the motion cue. It was hypothesised that the visuomotor system should resonate with the biological motion of a dot, but that the human model should exaggerate the effect. Thus, the human model should trigger stronger attention shifts compared with the dot model and lead to more robust IoR effects in both spatial (movement) and temporal parameters of the observer's pointing responses. Initiation times and the spatial parameters (angle of the hand trajectory) of the pointing movements were analysed. Results indicate that facilitation and IoR effects triggered by human and dot stimuli did not differ. Based on these findings, it seems that the crucial feature of motion cues that generate shifts in attention is biological motion, rather than human appearance per se.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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