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Enregistrement W4406248732 · doi:10.1075/ml.24024.vin

How words can guide our eyes

2024· article· en· W4406248732 sur OpenAlexaff
Naomi Vingron, Lea Alexandra Müller Karoza, Nancy Azevedo, Aaron Johnson, Evdokimos Konstantinidis, Panagiotis D. Bamidis, Melissa L.‐H. Võ, Eva Kehayia

Notice bibliographique

RevueThe Mental Lexicon · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensUniversity of WindsorCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux des LaurentidesMcGill UniversityJewish Rehabilitation HospitalConcordia UniversityBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingRecallEye trackingGazePsychologyAudio visualEye movementCognitive psychologyMultimediaComputer scienceSocial psychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pursuing cognitively stimulating activities, such as engaging with art, is crucial to a healthy lifestyle. The current work simulates visits to an art museum in a laboratory setting. Using eye tracking, we explored how linguistically guided visual search may increase attention, enjoyment and retention of information when viewing art. Two groups of adults, young (under 35 years) and older (over 65 years) viewed ten paintings on a computer screen presented either with or without an accompanying audio-guide, while having their eye movements recorded. Audio-guides referred to specific areas of the painting, marked as Interest Areas (IA). Across age groups, as attested by gaze fixations, the audio-guides increased attention to these areas compared to free-viewing. Audio-guided viewing did not lead to a significantly increase over free-viewing in information recall accuracy or feelings of enjoyment and engagement. Overall, older adults did report feeling more positively about both audio-guided and free viewing than young adults. Thus, the use of audio-guides, specifically the gamification through linguistically guided visual search, may be a useful tool to promote meaningful attentional interactions with art.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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