Follow the Dot: Do we have implicit awareness of our own eye movements?
Notice bibliographique
Résumé
When asked where they have previously looked, people rarely report their visual behavior correctly. Similarly, people can seldom identify their own eye movements in recognition tasks, despite the large individual differences in gaze metrics previously established in literature. However, most tasks generally probe explicit awareness or memory of one’s own eye movements. It is unclear whether poor awareness extends to implicit awareness as well, which may speak to individual differences in gaze behaviour. To investigate this question, we designed a tracking paradigm that involved two tasks. First, participants (n=7) completed a classic visual search task while their eye movements were recorded. Next, participants completed a tracking task in which they were instructed to follow a moving red dot on the screen that replayed either their own previously recorded gaze position or that of another participant. During the replay portion, the dot was visible for 50% of the time, randomly disappearing for brief segments of time, and participants were instructed to move their eyes to where they believed the dot would appear next. Furthermore, replayed eye movements were either superimposed on the same stimulus array displayed during the search task, or on a plain grey background. Tracking accuracy was measured by calculating the cross-correlation between the previously recorded gaze position and the tracked positions. Our results show that, on average, people were not significantly better at tracking their own eye movements versus others (p = .20) and that people were not better at tracking the replayed eye movements when it was superimposed on the same stimulus array from the search task (p = .15). While tracking accuracy across conditions was overall very high (Fisher Z range: 0.85-1.11), our results suggest that poor awareness of one’s eye movements may extend to both explicit and implicit measures.
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 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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».