A rational information gathering account of infant habituation.
Notice bibliographique
Résumé
Gaze is one of the primary experimental measures for studying cognitive development, especially in preverbal infants. However, the field is only beginning to develop a principled explanatory framework for making sense of the various factors affecting gaze. We approach this issue by addressing infant gaze from first principles, using rational information gathering. In particular, we revisit the influential descriptive account of Hunter and Ames (1988), which posits a set of regularities argued to govern how gaze preference for a stimulus changes with experience and other factors. When the Hunter and Ames's (1988) model is reconsidered from the perspective of rational information gathering (as recently also proposed by other authors), one feature of the model emerges as surprising: that preference for a stimulus is not monotonic with exposure. This claim, which has at least some empirical support, is in contrast to most statistical measures of informativeness, which strictly decline with experience. We present a normative, computational theory of visual exploration that rationalizes this and other features of the classic account. Our account suggests that Hunter and Ames's (1988) signature nonmonotonic pattern is a direct manifestation of a ubiquitous principle of the value of information in sequential tasks, other consequences of which have recently been observed in a range of settings including deliberation, exploration, curiosity, and boredom. This is that the value of information gathering, putatively driving gaze, depends on the interplay of a stimulus' informativeness (called gain, the focus of other rationally motivated accounts) with a second factor (called need) reflecting the estimated chance that information will be used in the future. This computational decomposition draws new connections between infant gaze and other cases of exploration, and offers novel, quantitative interpretations and predictions about the factors that may impact infant exploratory attention. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».