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Enregistrement W1925499156 · doi:10.1080/02643294.2015.1061981

Interactions between the perception of age and ethnicity in faces: an event-related potential study

2015· article· en· W1925499156 sur OpenAlexafffund
Esther Alonso‐Prieto, İpek Oruç, Cristina Rubino, Maria Zhu, Todd C. Handy, Jason J.S. Barton

Notice bibliographique

RevueCognitive Neuropsychology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyEthnic groupPerceptionEvent-related potentialElectroencephalographyFace perceptionDevelopmental psychologyFacial expressionFace (sociological concept)Cognitive psychologyCommunicationNeuroscienceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Face perception models propose that different facial attributes are processed by anatomically distinct neural pathways that partially overlap. Whether these attributes interact functionally is an open question. Our goal was to determine if there are interactions between age and ethnicity processing and, if so, at what temporal epoch these interactions are evident. We monitored event-related potentials on electroencephalography while subjects categorized faces by age or ethnicity in two conditions: a baseline in which the other of these two properties not being categorized was held constant and an interference condition in which it also varied, as modelled after the Garner interference paradigm. We found that, when participants were categorizing faces by age, variations in ethnicity increased the amplitude of the right face-selective N170 component. When subjects were categorizing faces by ethnicity, variations in age did not alter the N170. We concluded that there is an asymmetric pattern of influence between age and ethnicity on early face-specific stages of visual processing, which has parallels with behavioural evidence of asymmetric interactions between identity and expression processing of faces.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,141
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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