“That’s my teacher!”: Children’s recognition of familiar and unfamiliar faces in images containing natural variability
Notice bibliographique
Résumé
Adults’ ability to recognize unfamiliar faces across images that capture within-person variability is poor, whereas their familiar face recognition is extremely good (Jenkins, White, Van Montford & Burton, 2011). Very little is known about children’s ability to recognize personally familiar faces and most of what we know about unfamiliar face recognition comes from studies measuring recognition of only one or two highly controlled images of an identity. Therefore the purpose of the present study was to examine the effect of within-person variability on identity perception across childhood. Children aged between 6 – 11 years were presented with a teacher's house (either their teacher [n = 27] or an unfamiliar teacher [n = 21]) and a pile of pictures. Half of the pictures were of the teacher and the other half were of a physically similar unfamiliar identity, and all the pictures captured natural within-person variability in appearance. Children were asked to put all of the pictures of the teacher, but not the other woman, into the house. Children familiar with the teacher were highly accurate (M d’ = 3.10) with no improvement with age (r(25) = -.001, p = .995). However, children unfamiliar with the teacher were less accurate (M d’ = 1.15), their performance (d’) improved with age (r(19) = .62, p = .002), with most errors comprising misses (failing to put a teachers’ photo into the house). In an ongoing study, data-to-date (n = 19) show a familiar face recognition advantage for younger children (4-5 years), although the younger children made more errors (M d’ = 2.51) than older children. These findings suggest that children’s familiar face recognition is adult-like at age 6, whereas unfamiliar face recognition continues to improve across childhood. Understanding within-person variability is essential for understanding the development of expertise in face recognition. 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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 ».