MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1690565752 · doi:10.1002/acp.2833

Anxious and Nonanxious Children's Face Identification

2012· article· en· W1690565752 sur OpenAlexaff
Ryan J. Fitzgerald, Heather L. Price, Deborah A. Connolly

Notice bibliographique

RevueApplied Cognitive Psychology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAnxietyIdentification (biology)Face (sociological concept)Developmental psychologyInformation processingClinical psychologyCognitive psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The impact of stress on children's face identification is not well understood, partly because of the ethical and methodological challenges posed by this line of research. In the present research, such challenges were addressed by having 4‐year‐old and 5‐year‐old children (n = 80) participate in swimming lessons that were anxiety provoking for some, but not all, children. Information processing conditions were also manipulated by varying event frequency and retention interval. Children's identifications were examined after both a short (1.5–4 weeks) and long (1 year) delay. Anxiety was largely unrelated to the accuracy of children's swimming instructor identifications; however, after a long delay, anxiety had a negative effect on correct line‐up rejections. In addition, the confidence–accuracy relation was influenced by the quality of the information processing conditions but only after a short delay. Implications for child witnesses are discussed. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied Cognitive PsychologyMême sujetFace Recognition and PerceptionTravaux en français237 207