The influence of threat on visuospatial perception, affordances, and protective behaviour: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Perception has been conceptualised as an active and adaptive process, based upon incoming sensory inputs, which are modified by top-down factors such as cognitions. Visuospatial perception is thought to be scaled based on threat, with highly threatening objects or contexts visually inflated to promote escape or avoidance behaviours. This meta-analytical systematic review quantified the effect and evidence quality of threat-evoked visuospatial scaling, as well as how visuospatial scaling relates to affordances (perceived action capabilities) and behavioural avoidance/escape outcomes. Databases and grey literature were systematically searched inclusive to 10/04/24. Studies were assessed with a customised Risk of Bias form and meta-analysis was performed using a random-effects model. 12,354 records were identified. Of these, 49 experiments (n = 3027) were included in the review. There was consistent evidence that threat the of height influenced contextual perception (g = 0.66, 95% CI: 0.45, 0.88) and affordances (g = -0.43, 95% CI: -0.84, -0.03). Threatening objects were viewed as larger (g = 0.76, 95% CI: 0.26, 1.26) and as closer (g = 0.30, 95% CI: 0.17, 0.42). Bodily threat (pain) yielded conflicting effects on visuospatial perception/affordances. We conclude that threat may influence visuospatial perception and affordances. However, since behavioural measures were poorly reported, their relationship with visuospatial perception/affordances remains elusive.
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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 | 0,012 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».