Quantifying the variance in eye movements while watching intact versus scrambled movies.
Notice bibliographique
Résumé
Eye movement (EM) analyses for static images are well defined, but less so for dynamic stimuli. There are limits in applying static measures, such as fixation duration, to dynamic stimuli, that prevent the appropriate characterization of eye movements over space and time. Consequently, moving stimuli are often analyzed using ‘swarm analysis’ or dynamic heat maps to describe EM. Although these allow for qualitative representations of EM, it is difficult to quantify similarities between observers. Previous researchers have used the separate variance in X and Y gaze position to describe EM variability, however, in clinical research, two measures of EM stability combine X and Y gaze position: the bivariate contour ellipse area (BCEA), and the within-isoline area. The BCEA calculates the highest density of eye movements using a Gaussian ellipse that encompasses 68% of the fixation data, thus assuming normality in EM. The within-isoline area does not assume normality. It is based on the probability density estimate of EM, with a level of density chosen (e.g., 68%), so that 68% of the data points have a higher density estimate than this level. Here we apply these metrics to EM generated while watching either an intact version of an emotionally salient movie, or a version where the movie’s scenes were scrambled in sequence. EM were recorded using a 60Hz binocular tracker (Mirametrix S2), with sample gaze positions analyzed in MATLAB using two algorithms. We found that both algorithms show EM are more variable during the scrambled movie in comparison to the intact movie. However, the BCEA shows greater variance in EM within and across both conditions in comparison to the within-isoline area. We attribute this difference due to the assumption of normality in the BCEA calculation, and recommend the within-isoline area when describing group variance of EM in dynamic stimuli. Meeting abstract presented at VSS 2015
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».