MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4377240621 · doi:10.1080/13506285.2023.2213904

Contrapposto posture captures visual attention: An online gaze tracking experiment

2023· article· en· W4377240621 sur OpenAlexaff
Oliver Jacobs, Farid Pazhoohi, Alan Kingstone

Notice bibliographique

RevueVisual Cognition · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGazePsychologyEye trackingTracking (education)Visual attentionCognitive psychologyVisual searchCommunicationComputer visionNeurosciencePerceptionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Goddesses of love and beauty are frequently depicted in artwork in a contrapposto posture with one leg relaxing while the other bears the weight. Previous research has indicated that compared to an upright standing pose, a contrapposto pose is considered more attractive with its curviness capturing greater visual attention. Yet, whether a body posed in contrapposto is generally more visually attention-grabbing than an upright body remains unknown. We sought to address this gap and also examined if individual differences in sociosexuality – individual differences in willingness to engage in uncommitted sexual relations – influence attentional allocation. Online gaze-tracking was employed to monitor subjects (n = 71) during image presentation in a preferential looking design (contrapposto verse standing). Participants had a greater proportion of their gaze directed towards female bodies depicted in contrapposto pose compared to a standing posture over an extended period of time but not in the first gaze shift. Moreover, sociosexuality correlated positively with the proportion of gazes towards contrapposto stimuli but fell short of statistical significance. The results of the current study indicate that top-down factors play a role in how people allocate more attention to contrapposto poses.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0030,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,325 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVisual CognitionMême sujetEvolutionary Psychology and Human BehaviorTravaux en français237 207