All Eyes on the Animals: Animacy Guides Visual Attention
Notice bibliographique
Résumé
The ability to detect moving entities within our visual field is essential for human survival, as these entities often signal potential threats or opportunities. Animate beings, such as animals, exhibit dynamic and unpredictable movement patterns, making them highly salient to our visual attention system. This study seeks to explore the extent to which animacy influences saccadic eye movements using a forced-choice saccade task. In Experiment 1, an animal image and a real-world size-matched inanimate object image both from the THINGSPlus Database, grey-scaled and backgrounds removed, were presented simultaneously on a monitor. The participants completed a series of trials organized into four blocks, where they were instructed to focus their gaze, as quickly as possible, on the animate image during two blocks and on the inanimate object image during the other two blocks. Experiment 2 presented a single image at a time, either an animal or an object, with the same block trial structure. This allowed for a more precise comparison of reaction times between the two categories of objects without the potential decision-making implicated in simultaneous stimuli presentation. In both experiments, participants’ saccadic eye movements were recorded with an eye tracker. The results show that participants exhibited shorter saccadic reaction times when looking toward animate objects than their inanimate counterparts. Eye movement errors and amplitudes did not differ between the two types of stimuli. Overall, this indicates that our visual system is tuned to prioritize and quickly respond to potential living threats or opportunities in our environment, underscoring the importance of animacy in our attentional processes.
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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 | 0,001 | 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 ».