Getting Close: Proximity of the Hands Affects Target Prioritization and Movement Execution in the Gaze Cueing Paradigm
Notice bibliographique
Résumé
Humans are influenced by social cues. Previous research has demonstrated that eye gaze can alter target prioritization (reaction time, RT). Specifically, when cued gaze direction is congruent with target locations, there is an increase in prioritization (facilitation) at short cue-target asynchronies and a decrease in prioritization (inhibition) in manual reaching tasks. Previous research has also suggested that when action was implied by the hand position of the gaze model relative to the targets, manual aiming movements were impacted. Specifically, movement trajectories were differentially affected when the gaze model appeared prepared to grasp the targets versus having their arms crossed. However, this previous work did not disassociate the model’s action potential from their hands’ proximity to the target. Thus, the present work aimed to disentangle a proximity-based account and an action potential-based account and their effects on movement execution. The same gaze model as in previous studies was used, positioned with his arms extended beneath the targets and hands facing downward (so there was no potential to act). Participants performed manual reaching tasks while following a nonpredictive gaze cue, including three variations in stimulus onset asynchrony (SOA). RT analysis showed a facilitation effect at 350 ms SOA, but no cueing effects at 100 ms or 850 ms SOA. Trajectory analysis showed similar facilitation effects at 350 SOA, but no significant deviations at other SOAs. The results suggest that the proximity of the hands may elicit the facilitation effect in movement execution, instead of the potential to act on the targets.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».