Moving spiders do not boost visual search in spider fear
Notice bibliographique
Résumé
Previous research on attention to fear-relevant stimuli has largely focused on static pictures or drawings, and thus did not consider the potential effect of natural motion. Here, we aimed to investigate the effect of motion on attentional capture in spider-fearful and non-fearful participants by using point-light stimuli and naturalistic videos. Point-light stimuli consist of moving dots representing joints and thereby visualizing biological motion (e.g. of a walking human or cat) without needing a visible body. Spider-fearful (n = 30) and non-spider-fearful (n = 31) participants completed a visual search task with moving targets (point-light/naturalistic videos) and static distractors (images), static targets and moving distractors, or static targets and static distractors. Participants searched for a specified animal type (snakes, spiders, cats, or doves) as quickly as possible. We replicated previous findings with static stimuli: snakes were detected faster and increased distraction, while spiders just increased distraction. However, contrary to our hypotheses, spider targets did not speed up responses, neither in the group of control nor in the group of spider-fearful participants. Interestingly, stimuli-specific effects were toned down, abolished, or even changed direction when motion was introduced. Also, we demonstrated that point-light stimuli were of similar efficiency as naturalistic videos, indicating that for testing effects of motion in visual search, "pure" motion stimuli might be sufficient. As we do show a substantial modulation of visual search phenomena by biological motion, we advocate for future studies to use moving stimuli, equivalent to our dynamic environment, to increase ecological validity.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».