MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386247169 · doi:10.1167/jov.23.9.5010

Where’s Waldo? Exploring Gaze Strategy in a Visual Search Task Online and In-Person

2023· article· en· W4386247169 sur OpenAlexaff
Amy vanWell, James Tanaka

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGaze Tracking and Assistive Technology
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGazeFixation (population genetics)Eye trackingEye movementVisual searchTask (project management)PsychologyCognitive psychologyArtificial intelligenceComputer scienceComputer visionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we employed a ‘Where’s Waldo’ visual search task to compare the eye movement behaviours of participants in-person and online. Participants were presented with a “Where’s Waldo” scene and their task was to find the ‘Waldo’ target in the scene. They pressed the spacebar to indicate when they had located the target then used the mouse to click on the target’s location. Eye-tracking data was recorded using the online Gazer (n = 28) and the in-person Eyelink 1000 (n = 9). An initial comparison of the results indicates the online participants were less accurate at identifying the target’s location (online: 79% accuracy v. in-lab: 90%). Online participants were also significantly slower to press the space bar to indicate target detection (online: 9555 ms v. in-lab: 7208 ms). However, analysis of eye-tracking data showed an opposite pattern of eye movement behaviours where the online participant’s first fixations on the target location occurred 800ms sooner than the first fixations of the in-lab participants (online: 5604 ms v. in-lab: 6406 ms). Therefore, online participants were fixating on the target more quickly, but were slower to indicate detection. Region of Interest (ROI) analysis indicated that in-lab participants averaged 1.06 fixations on the area with the Waldo target whereas online participants averaged 4.05 fixations. In other words, the in-person participants appeared to respond after a single fixation on the target, but the online participants made several saccades to and away from the target before responding. Online participants may be demonstrating a more conservative strategy in the visual search task by only providing the detection response after confirming target presence in multiple passes. Overall, we recorded compelling eye-tracking and behavioural data both in-person and online and provide evidence that remote participants may use an altered gaze strategy in a visual search task.

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 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 enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of VisionMême sujetGaze Tracking and Assistive TechnologyTravaux en français237 207