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Enregistrement W4367183809 · doi:10.3389/fpsyg.2023.1146248

Animate monitoring is not uniform: implications for the animate monitoring hypothesis

2023· article· en· W4367183809 sur OpenAlexafffund
Jeff Loucks, Berit Reise, Rosselle Gahite, Shaun Fleming

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésInattentional blindnessMammalTask (project management)Cognitive psychologyBiologyEcologyEvolutionary biologyZoologyPsychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The animate monitoring hypothesis (AMH) purports that humans evolved specialized mechanisms that prioritize attention to animates over inanimates. Importantly, the hypothesis emphasizes that any animate—an entity that can move on its own—should take priority in attention. While many experiments have found general support for this hypothesis, there have yet been no systematic investigations into whether the type of animate matters for animate monitoring. In the present research we addressed this issue across three experiments. In Experiment 1, participants ( N = 53) searched for an animate or inanimate entity in a search task, and the animate was either a mammal or a non-mammal (e.g., bird, reptile, insect). Mammals were found significantly faster than inanimates, replicating the basic AMH finding. However, they were also found significantly faster than non-mammals, who were not found faster than inanimates. Two additional experiments were conducted to probe for differences among types of non-mammals using an inattentional blindness task. Experiment 2 ( N = 171) compared detection of mammals, insects, and inanimates, and Experiment 3 ( N = 174) compared birds and herpetofauna (reptiles and amphibians). In Experiment 2, mammals were spontaneously detected at significantly higher rates than insects, who were detected at only slightly higher rates than the inanimates. Furthermore, when participants did not consciously identify the target, they nonetheless could correctly guess the higher level category of the target (living vs. nonliving thing) for the mammals and the inanimates, but could not do so for the insects. We also found in Experiment 3 that reptiles and birds were spontaneously detected at rates similar to the mammals, but like insects they were not identified as living things at rates greater than chance when they were not consciously detected. These results do not support a strong claim that all animates are prioritized in attention, but they do call for a more nuanced view. As such, they open a new window into the nature of animate monitoring, which have implications for theories of its origin.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,286
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,088 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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