Does social context influence intention, prediction and motor behavior during a simple in-person card game?
Notice bibliographique
Résumé
Recently we showed that 2 players in a simple online card game were better able to predict each other's intentions when cooperating than competing (Ma et al, 2023), which also generated spontaneous differences in mouse movement. However, online interactions using cursor icons have limitations in representing physical presence and conveying social cues. Thus, the current study aims to explore the influence of social contexts (competition and cooperation) on decision-making and intention prediction when two players engage in the same card game in person. Participant dyads played a card game six times under two social contexts: competing or cooperating (3 games each). When competing, only the player with the highest score earns points. When cooperating, participants split points evenly if they reach a combined threshold. Each game consisted of 8 turns, and each turn participants could obtain points by collecting goal-aligned cards and/or correctly guessing the other person’s goal. We tracked card and guess point performance, as well as recorded gaze and hand movements. We predict in-person play will match online play: cooperating dyads will have higher guess scores and move more confidently (less time and hand distance traveled). Preliminary data revealed 1) As designed, card scores remain consistent across games and condition; 2) Guess scores improve across turns as information is acquired; 3) Guess scores are impacted by social context but not in the same way as the online study. Further analysis will reveal if in-person gameplay is genuinely altering the strategies players use to help and interfere with the communication of intention and will consider how gaze and hand movement contribute to this communication. Overall, we believe that cooperation facilitates the communication of intention during gameplay, but may be richer and more nuanced when people are playing in-person than when they played the same game online.
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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».