Predator gaze captures both human and chimpanzee attention
Notice bibliographique
Résumé
Primates can rapidly detect potential predators and modify their behavior based on the level of risk. The gaze direction of predators is one feature that primates can use to assess risk levels: recognition of a predator's direct stare indicates to prey that it has been detected and the level of risk is relatively high. Predation has likely shaped visual attention in primates to quickly assess the level of risk but we know little about the constellation of low-level (e.g., contrast, color) and higher-order (e.g., category membership, perceived threat) visual features that primates use to do so. We therefore presented human and chimpanzee (Pan troglodytes) participants with photographs of potential predators (lions) and prey (impala) while we recorded their overt attention with an eye-tracker. The gaze of the predators and prey was either directed or averted. We found that both humans and chimpanzees visually fixated the eyes of predators more than those of prey. In addition, they directed the most attention toward the eyes of directed (rather than averted) predators. Humans, but not chimpanzees, gazed at the eyes of the predators and prey more than other features. Importantly, low-level visual features of the predators and prey did not provide a good explanation of the observed gaze patterns.
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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 | 0,002 |
| 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 ».