Gaze following from another’s perspective
Notice bibliographique
Résumé
Recent research shows that gaze following relies on both the computation of a gazer’s line-of-sight (gaze directionality) and an understanding of their mental state (adopting their visual perspective). Here we examined how these two mechanisms operated when participants responded from the gazer’s mental perspective. We devised a task in which a central avatar gazed at a peripheral target or distractor before returning its gaze to the center. Response targets invoked either a combined (i.e., both the observer and the avatar see an 8) or a dissociated mental representation (i.e., observer sees an E while the avatar sees a 3). Participants were asked to localize the target from the avatar’s perspective. Crossing the line-of-sight and mental perspective conditions provided the test cases to examine target performance when the line-of-sight and mental perspective are spatially combined and when they are spatially dissociated. Participants overall performed with high accuracy. They were faster to localize targets in conditions in which both the line-of-sight and avatar’s mental perspective cued the target relative to conditions in which one of the two signals were inconsistent with the target’s location. Inconsistent visual perspective between the observer and the avatar invoked a larger detriment on target performance when the avatar’s line of sight was spatially incongruent with the target relative to when it was spatially congruent with the target. Thus, humans can follow gaze from another gazer’s perspective, with the computations of the gazer’s line-of-sight and their mental state operating similarly as in typical gaze following measured from the observer’s perspective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».