Reduced Sensitivity to Variation in Normality and Attractiveness for Other-Race Faces
Notice bibliographique
Résumé
Adults recognize young faces and own-race faces more accurately than older and other-race faces, respectively. We recently reported that young and older adults are more sensitive to deviations from normality in young than older adult faces and that there is more between-participant variability (i.e., less consensus) in attractiveness ratings for older than young faces, suggesting that superior recognition of young adult faces is attributable to the dimensions of face space being optimized for young adult faces, presumably as the result of experience (Short & Mondloch, 2013; Short et al., 2014). In the current studies, we extended these findings to own- and other-race faces. In Experiment 1, Chinese and Caucasian adults (n= 24 per group) were shown own- and other-race face pairs in which one member of each pair was undistorted and the other had compressed or expanded features. They were asked to indicate which member of each face pair was more normal (a task that requires referencing a norm) and which was more expanded (a task that simply requires discrimination). Both Chinese and Caucasian participants were more accurate in judging the normality of own- than other-race faces, p < .001, with no effect of face race in the discrimination task, p = .60. In Experiment 2, Chinese and Caucasian adults rated the attractiveness of 40 own-race and 40 other-race faces. Consensus among Chinese adults (n = 40) did not vary as a function of face race, p = .526; testing of Caucasians is ongoing. Collectively, these results provide direct evidence that perceptual experience with own-race faces optimizes the dimensions of faces space for own-race faces. Meeting abstract presented at VSS 2015
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».