Sensitivity to cue consistency in multi-agent contexts: Effects of cue type and group size
Notice bibliographique
Résumé
Humans spontaneously follow where others are looking, with this process in groups modulated by the number of consistent gaze cues. In groups of three, a minority of consistent gaze cues facilitates target responses; in groups of five, a majority of consistent cues is needed for similar response facilitation. Are such evaluative processes unique to gaze cues? We investigated this question in two preregistered experiments in which participants responded to targets cued by a group of three (E1, N=156) or five (E2, N=154) faces or visually matched directional arrows. Participants saw a group of cues at fixation and identified a peripheral target appearing on the left or right of the group. The target location could be cued by 0, 1, 2 or 3 cues in Experiment 1 or by 0, 1, 2, 3, 4 or 5 cues in Experiment 2. In Experiment 1, faster overall responses occurred in response to gaze relative to arrow cues, while reliable target facilitation tracked with increasing consistent cue numerosity for both cue types. In Experiment 2, target facilitation also tracked with increasing cue numerosity for both cue types with no overall differences in speed of responding for gaze and arrow cues. Interestingly, while for gaze cues, targets were reliably facilitated by one, two, and three consistent cues, there were no differences in responses between three and four consistent gaze cues. In contrast, for arrow cues, target facilitation followed a linear trend of reliable facilitation with increasing cue numerosity. These results show that while target responses can be facilitated by the minority of consistent biological and directional cues, responses are also modulated by group size and show nuanced effects across biological cue consistency increases. As such, these results highlight the sensitivity of human perceptual and attentional processes to the complexity of visual information in multi-agent contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».