The who and the where: Attention to identities and locations in groups
Notice bibliographique
Résumé
While it is widely accepted that the single gaze of another person elicits shifts of attention, there is limited work on the effects of multiple gazes on attention, despite real-world social cues often occurring in groups. Further, less is known regarding the role of unequal reliability of varying social and nonsocial information on attention. We addressed these gaps by employing a variant of the gaze cueing paradigm, simultaneously presenting participants with three faces. Block-wise, we manipulated whether one face (Identity condition) or one location (Location condition) contained a gaze cue entirely predictive of target location; all other cues were uninformative. Across trials, we manipulated the number of valid cues (number of faces gazing at target). We examined whether these two types of information (Identity vs. Location) were learned at a similar rate by statistically modelling cueing effects by trial count. Preregistered analyses returned no evidence for an interaction between condition, number of valid faces, and presence of the predictive element, indicating type of information did not affect participants' ability to employ the predictive element to alter behaviour. Exploratory analyses demonstrated (i) response times (RT) decreased faster across trials for the Identity compared with Location condition, with greater decreases when the predictive element was present versus absent, (ii) RTs decreased across trials for the Location condition only when it was completed first, and (iii) social competence altered RTs across conditions and trial number. Our work demonstrates a nuanced relationship between cue utility, condition type, and social competence on group cueing.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».